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## Python DB-API 2.0 规范概述
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**Python DB-API 2.0 规范是一个重要的标准,它为 Python 程序与数据库间的交互提供了一致的接口。**这个规范的目标是简化数据库编程,同时保持足够的灵活性来支持不同的数据库系统。
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DB-API 2.0 规范定义在 Python 标准库的 [PEP 249](https://peps.python.org/pep-0249/) 文档中。它规定了数据库驱动(或数据库模块)应遵循的接口标准,以便程序员可以使用一致的编程风格来访问不同的数据库系统。
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### 核心组件
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| 组件 | 描述 | 关键方法或属性 |
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| -------------------------- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
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| **连接对象(Connection)** | 代表数据库的连接。 | - `connect()`: 连接数据库。<br>- `commit()`: 提交当前事务。<br>- `rollback()`: 回滚当前事务。<br>- `close()`: 关闭连接。 |
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| **游标对象(Cursor)** | 用于执行查询和获取结果。 | - `execute(sql, [parameters])`: 执行 SQL 语句。<br>- `executemany(sql, seq_of_parameters)`: 执行相同的 SQL 语句多次。<br>- `fetchone()`: 获取结果集的下一行。<br>- `fetchmany(size)`: 获取结果集的下几行。<br>- `fetchall()`: 获取结果集中的所有行。<br>- `close()`: 关闭游标对象。 |
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### 标准方法
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| 方法类型 | 方法名 | 描述 |
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| ------------ | ------------------------------------- | ----------------------- |
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| **连接方法** | `connect()` | 连接到数据库。 |
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| | `commit()` | 提交当前的事务。 |
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| | `rollback()` | 回滚当前的事务。 |
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| | `close()` | 关闭数据库连接。 |
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| **游标方法** | `execute(sql, [parameters])` | 执行一个 SQL 语句。 |
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| | `executemany(sql, seq_of_parameters)` | 执行相同的 SQL 语句多次。 |
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| | `fetchone()` | 从结果集中获取下一行。 |
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| | `fetchmany(size)` | 从结果集中获取多行。 |
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| | `fetchall()` | 获取结果集中的所有行。 |
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| | `close()` | 关闭游标对象。 |
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### 标准异常
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| 异常类别 | 描述 |
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| ------------------- | ------------------------------------------------------------ |
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| `Warning` | 警告类的基类,用于非致命性问题的提示。 |
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| `Error` | 与数据库相关错误的基类。如果未指定具体的异常,则抛出这个错误。 |
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| `InterfaceError` | 与数据库接口(而非数据库本身)相关的错误。 |
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| `DatabaseError` | 数据库操作过程中发生的错误的基类。 |
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| `DataError` | 数据异常,比如数值溢出、数据类型不匹配等。 |
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| `OperationalError` | 数据库操作中的内部错误,如连接问题、内存分配问题等。 |
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| `IntegrityError` | 数据完整性相关的错误,如外键违反等。 |
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| `InternalError` | 数据库内部错误,如游标无效、事务同步失效等。 |
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| `ProgrammingError` | 程序错误,如表找不到、SQL 语句语法错误等。 |
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| `NotSupportedError` | 当尝试使用数据库不支持的功能或 API 时抛出的错误。 |
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## Python 数据库操作
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首先,需要安装对应数据库的 Python 库,例如,如果是使用 MySQL,可以安装 `mysql-connector-python`。然后,可以使用如下代码连接到数据库并执行简单的 SQL 语句:
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```python
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import sqlite3
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try:
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# 连接到 SQLite 数据库
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# 如果文件不存在,会自动创建
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conn = sqlite3.connect('example.db')
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# 创建一个游标对象,用于执行 SQL 命令
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cursor = conn.cursor()
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# 创建一个新表
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# IF NOT EXISTS 用于避免在表已存在时产生错误
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cursor.execute('''
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CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
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(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)
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''')
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# 插入一条记录
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cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-11-17','BUY','AAPL',100,35.14)")
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# 提交当前事务
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conn.commit()
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# 查询数据
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cursor.execute("SELECT * FROM stocks WHERE symbol = 'AAPL'")
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print(cursor.fetchall())
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# 捕获任何可能发生的异常
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except sqlite3.Error as e:
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print(f"数据库错误: {e}")
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except Exception as e:
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print(f"非数据库错误: {e}")
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finally:
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# 关闭游标
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if cursor:
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cursor.close()
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# 关闭数据库连接
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if conn:
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conn.close()
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```
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### 连接(Connection)
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连接对象代表了 Python 应用程序和数据库之间的连接。通过这个连接,程序能够执行 SQL 命令、处理事务。
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#### 创建连接
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- 连接是通过调用特定数据库模块的 `connect()` 函数创建的。
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- 这个函数通常需要数据库特定的参数,如主机名、数据库名、用户名和密码。
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```python
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import sqlite3
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# 创建连接到 SQLite 数据库文件 'example.db'
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conn = sqlite3.connect('example.db')
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```
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#### 关键特性和方法
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1. **事务处理**:
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- `commit()`: 提交当前事务。在执行如 INSERT、UPDATE、DELETE 等操作后,需要调用此方法以确保更改被保存。
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- `rollback()`: 回滚当前事务。在遇到错误或需要撤销更改时使用。
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2. **连接管理**:
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- `close()`: 关闭连接。关闭后,连接对象和其下所有的游标将不可用。
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3. **错误处理**:
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- 连接操作可能会抛出 DB-API 定义的异常,如 `InterfaceError` 或 `DatabaseError`。
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```python
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try:
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# 执行数据库操作
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conn.commit() # 提交事务
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except Exception as e:
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conn.rollback() # 回滚事务
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raise e
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finally:
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conn.close() # 关闭连接
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```
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Python 进行数据库操作务必管理好数据库连接的生命周期。使用完毕后应及时关闭,避免资源泄露。建议使用 Python 的上下文管理器(`with` 语句)可以自动管理连接的开启和关闭。
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### 游标(Cursor)
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游标是通过连接对象创建的,用于执行 SQL 命令和处理查询结果。
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#### 创建游标
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- 通过连接对象的 `cursor()` 方法创建。
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- 可以创建多个游标,用于执行不同的数据库操作。
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```python
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cursor = conn.cursor() # 创建游标
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```
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#### 关键特性和方法
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1. **执行 SQL 命令**:
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- `execute(sql, [parameters])`: 执行单个 SQL 命令。
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- `executemany(sql, seq_of_parameters)`: 执行相同 SQL 命令多次,但使用不同的参数。
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2. **结果处理**:
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- `fetchone()`: 返回结果集的下一行。
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- `fetchmany(size)`: 返回结果集的下几行。
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- `fetchall()`: 返回结果集中的所有行。
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3. **元数据获取**:
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- 游标对象提供了诸如 `description` 属性,可以用来获取查询结果的列信息。
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4. **游标管理**:
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- `close()`: 关闭游标。关闭后,游标将不可用。
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```python
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# 执行 SQL 查询
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cursor.execute('SELECT * FROM some_table')
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# 获取查询结果
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rows = cursor.fetchall() # 获取所有行
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for row in rows:
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print(row)
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# 关闭游标
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cursor.close()
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```
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为避免资源占用,执行完毕后应及时关闭游标。使用参数化查询而不是字符串拼接,以防止 SQL 注入攻击。
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### 执行 SQL 语句(execute)
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在 Python 中,使用游标对象执行 SQL 语句并处理结果。
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- 使用游标对象的 `execute()` 方法执行 SQL 语句。
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- 对于查询操作(如 SELECT),结果可以通过游标提供的方法获取。
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- 对于非查询操作(如 INSERT、UPDATE、DELETE),结果通常是影响的行数。
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```python
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# 执行一个查询
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cursor.execute('SELECT * FROM some_table')
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# 或者执行一个更新
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cursor.execute('UPDATE some_table SET column = value WHERE condition')
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```
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### 处理结果
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- 使用 `fetchone()`、`fetchmany(size)` 或 `fetchall()` 方法获取查询结果。
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- `fetchone()` 返回单行,`fetchmany(size)` 返回指定数量的行,`fetchall()` 返回所有行。
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```python
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# 执行查询
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cursor.execute('SELECT * FROM some_table')
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# 获取单行
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row = cursor.fetchone()
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print(row)
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# 获取多行
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rows = cursor.fetchmany(5)
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for row in rows:
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print(row)
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# 获取所有行
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all_rows = cursor.fetchall()
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for row in all_rows:
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print(row)
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```
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### 错误处理
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在 Python 数据库编程中,错误处理是必不可少的部分。常见的数据库错误包括连接错误、SQL 语法错误、数据类型不匹配等。合理的错误处理可以提高程序的健壮性和用户体验。
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- 使用 `try-except` 块捕获并处理数据库异常。
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- 利用 Python 的 DB-API 定义的异常类(如 `DatabaseError`,`IntegrityError` 等)来识别和响应特定的错误情况。
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```python
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try:
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conn.execute('SELECT * FROM non_existent_table')
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except sqlite3.DatabaseError as e:
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print("Database error occurred:", e)
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```
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#### 调试数据库应用
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- 使用日志记录重要的操作和异常信息。
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- 在开发阶段,打印或记录 SQL 语句和其参数,以便检查和调整。
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- 使用交互式 Python 环境(如 IPython 或 Jupyter Notebook)进行逐步执行和测试。
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### 参数化查询
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参数化查询是一种编写 SQL 查询的方法,可以提高安全性和灵活性。
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#### 编写安全的 SQL 查询以避免 SQL 注入
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通过使用占位符而非直接拼接字符串来构建 SQL 语句,可以有效防止 SQL 注入攻击。
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```python
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# 错误的做法:直接字符串拼接
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unsafe_sql = "SELECT * FROM users WHERE name = '" + user_input + "'"
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# 正确的做法:使用参数化查询
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cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE name = %s", (user_input,))
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```
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#### 使用参数而非字符串拼接
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在构建 SQL 语句时,应优先考虑使用参数化查询。
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```python
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user_id = 5
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cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (user_id,))
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```
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### 事务管理
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### 基本概念(ACID 特性)
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事务是数据库操作的基本单位,它应满足 ACID 特性,即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)。
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- **原子性**:确保所有操作要么全部完成,要么全部不执行。
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- **一致性**:事务完成时,数据必须处于一致状态。
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- **隔离性**:多个事务同时进行时,一个事务的操作不应影响其他事务。
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- **持久性**:一旦事务提交,其结果就永久保存在数据库中。
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#### 在 Python 中进行事务控制
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在 Python 中,事务控制通常由连接对象(Connection)来管理。使用 `commit()` 和 `rollback()` 方法来控制事务的提交和回滚。
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```python
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conn = sqlite3.connect('example.db')
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try:
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# 开始一个事务
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conn.execute('INSERT INTO table_name VALUES (...)')
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# 更多数据库操作...
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# 提交事务
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conn.commit()
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except Exception as e:
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# 出现错误,回滚事务
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conn.rollback()
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raise e
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finally:
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# 关闭连接
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conn.close()
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```
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### 数据库连接池
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#### 理解数据库连接池的概念
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数据库连接池是一种创建和管理数据库连接的技术,用于减少建立和关闭连接的开销。在高并发情况下,连接池可以显著提高性能。
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#### 使用连接池提高性能
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在 Python 中,可以使用第三方库(如 `sqlalchemy.pool`)来实现数据库连接池。连接池管理着一组连接,当需要时分配给请求者,使用完毕后返回池中。
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```python
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from sqlalchemy.pool import QueuePool
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from sqlalchemy import create_engine
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# 创建一个带连接池的引擎
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engine = create_engine('postgresql://username:password@localhost/dbname', poolclass=QueuePool)
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# 使用连接
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with engine.connect() as connection:
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result = connection.execute("SELECT * FROM table_name")
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for row in result:
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|
print(row)
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```
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## ORM 工具
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在 Python 中,对象关系映射(Object-Relational Mapping, ORM)是一种流行的技术,它允许开发者以对象的形式操作数据库,而无需编写 SQL 语句。ORM(Object-Relational Mapping)是一种**将数据库表转换为程序中对象的技术**,使开发者能够以面向对象的方式处理数据库。
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| ORM 库 | 简介 | 特点 | 适用场景 |
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| ------------ | ------------------------- | -------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
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| Django ORM | Django 框架的一部分 | 无需编写 SQL,支持多数据库,丰富的查询构造器 | Django 框架的 web 应用 |
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| SQLAlchemy | 流行的独立 ORM 工具 | 灵活模型定义,强大查询,支持多数据库 | 适用于各种规模应用,特别是复杂数据库应用 |
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| Peewee | 小巧但功能完整的 ORM 库 | 简单易用,学习曲线低 | 小型项目或简单 ORM 需求 |
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| Tortoise ORM | 异步 ORM 库 | 支持异步操作,适合异步编程环境 | 需要高并发处理的现代 web 应用 |
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| Pony ORM | 提供直观查询语言的 ORM 库 | 独特的查询语法,易于理解 | 寻求直观查询方式的开发者 |
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### 基本的 ORM 操作
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使用 ORM 工具时,开发者定义模型(即类),这些模型映射到数据库的表。在 Python 中,常见的 ORM 工具包括 SQLAlchemy 和 Django ORM。
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```python
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from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
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Base = declarative_base()
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engine = create_engine('sqlite:///example.db')
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Session = sessionmaker(bind=engine)
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class User(Base):
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__tablename__ = 'users'
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id = Column(Integer, primary_key=True)
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name = Column(String)
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# 创建表
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Base.metadata.create_all(engine)
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# 使用会话进行数据库操作
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session = Session()
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new_user = User(name='Alice')
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|
session.add(new_user)
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|
session.commit()
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|
session.close()
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```
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## 项目实战
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为了将所学知识应用于实际,可以从开发一个简单的数据库应用开始。例如,创建一个图书管理系统,包括图书的添加、查询、更新和删除功能。
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|
```python
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import sqlite3
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|
from sqlite3 import Error
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def create_connection(db_file):
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|
""" 创建一个数据库连接到 SQLite 数据库 """
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|
conn = None
|
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|
try:
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|||
|
conn = sqlite3.connect(db_file)
|
|||
|
return conn
|
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|
except Error as e:
|
|||
|
print(e)
|
|||
|
|
|||
|
return conn
|
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|
|
|||
|
def create_table(conn, create_table_sql):
|
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|
""" 创建表 """
|
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|
try:
|
|||
|
c = conn.cursor()
|
|||
|
c.execute(create_table_sql)
|
|||
|
except Error as e:
|
|||
|
print(e)
|
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|
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def main():
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|
database = r"pythonsqlite.db"
|
|||
|
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|
sql_create_projects_table = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS projects (
|
|||
|
id integer PRIMARY KEY,
|
|||
|
name text NOT NULL,
|
|||
|
begin_date text,
|
|||
|
end_date text
|
|||
|
); """
|
|||
|
|
|||
|
sql_create_tasks_table = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS tasks (
|
|||
|
id integer PRIMARY KEY,
|
|||
|
name text NOT NULL,
|
|||
|
priority integer,
|
|||
|
status_id integer NOT NULL,
|
|||
|
project_id integer NOT NULL,
|
|||
|
begin_date text NOT NULL,
|
|||
|
end_date text NOT NULL,
|
|||
|
FOREIGN KEY (project_id) REFERENCES projects (id)
|
|||
|
);"""
|
|||
|
|
|||
|
# 创建一个数据库连接
|
|||
|
conn = create_connection(database)
|
|||
|
|
|||
|
# 创建表
|
|||
|
if conn is not None:
|
|||
|
create_table(conn, sql_create_projects_table)
|
|||
|
create_table(conn, sql_create_tasks_table)
|
|||
|
else:
|
|||
|
print("无法创建数据库连接。")
|
|||
|
|
|||
|
# 插入数据
|
|||
|
project = ('Cool App with SQLite & Python', '2023-01-01', '2023-12-31')
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project_id = insert_project(conn, project)
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task_1 = ('Analyze the requirements of the app', 1, 1, project_id, '2023-01-01', '2023-01-02')
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task_2 = ('Confirm with user about the top priorities', 1, 1, project_id, '2023-01-03', '2023-01-05')
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# 插入任务
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insert_task(conn, task_1)
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insert_task(conn, task_2)
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# 查询数据
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print("1. 查询项目:")
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select_all_projects(conn)
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print("2. 查询任务:")
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select_all_tasks(conn)
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# 更新数据
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update_task(conn, (2, '2023-01-04', 2))
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# 删除数据
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delete_task(conn, 2)
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# 关闭连接
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conn.close()
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def insert_project(conn, project):
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"""
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|
创建一个新的项目
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:param conn:
|
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|
:param project:
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:return: project id
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|||
|
"""
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sql = ''' INSERT INTO projects(name,begin_date,end_date)
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VALUES(?,?,?) '''
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cur = conn.cursor()
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cur.execute(sql, project)
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|||
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conn.commit()
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return cur.lastrowid
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|||
|
def insert_task(conn, task):
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|
"""
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|||
|
创建一个新的任务
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:param conn:
|
|||
|
:param task:
|
|||
|
:return:
|
|||
|
"""
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|||
|
sql = ''' INSERT INTO tasks(name,priority,status_id,project_id,begin_date,end_date)
|
|||
|
VALUES(?,?,?,?,?,?) '''
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|||
|
cur = conn.cursor()
|
|||
|
cur.execute(sql, task)
|
|||
|
conn.commit()
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|||
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return cur.lastrowid
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|||
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|||
|
def select_all_projects(conn):
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|||
|
"""
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|||
|
查询所有项目
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|
:param conn: the Connection object
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|||
|
:return:
|
|||
|
"""
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|||
|
cur = conn.cursor()
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|||
|
cur.execute("SELECT * FROM projects")
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|||
|
|
|||
|
rows = cur.fetchall()
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|||
|
|
|||
|
for row in rows:
|
|||
|
print(row)
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|||
|
|
|||
|
def select_all_tasks(conn):
|
|||
|
"""
|
|||
|
查询所有任务
|
|||
|
:param conn: the Connection object
|
|||
|
:return:
|
|||
|
"""
|
|||
|
cur = conn.cursor()
|
|||
|
cur.execute("SELECT * FROM tasks")
|
|||
|
|
|||
|
rows = cur.fetchall()
|
|||
|
|
|||
|
for row in rows:
|
|||
|
print(row)
|
|||
|
|
|||
|
def update_task(conn, task):
|
|||
|
"""
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|||
|
更新任务
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:param conn:
|
|||
|
:param task:
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|
:return: project id
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|
"""
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|
sql = ''' UPDATE tasks
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SET priority = ? ,
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end_date = ?
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WHERE id = ?'''
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cur = conn.cursor()
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|||
|
cur.execute(sql, task)
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|
conn.commit()
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|
def delete_task(conn, id):
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|||
|
"""
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|
删除一个任务通过任务 id
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|
:param conn: Connection to the SQLite database
|
|||
|
:param id: id of the task
|
|||
|
:return:
|
|||
|
"""
|
|||
|
sql = 'DELETE FROM tasks WHERE id=?'
|
|||
|
cur = conn.cursor()
|
|||
|
cur.execute(sql, (id,))
|
|||
|
conn.commit()
|
|||
|
|
|||
|
if __name__ == '__main__':
|
|||
|
main()
|
|||
|
```
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