1、连接到PostgreSQL数据库并查询数据

首先引用psycopg2模块：

import psycopg2

然后就可以通过如下方式连接到PostgreSQL数据库并执行查询数据的SQL语句：

# database，user，password，host，port分别对应要连接的PostgreSQL数据库的数据库名、数据库用户名、用户密码、主机、端口信息，请根据具体情况自行修改
conn = psycopg2.connect(database="test",user="postgres",password="postgres",host="127.0.0.1",port="5432")
curs = conn.cursor()
# 执行查询命令
curs.execute("SELECT name,setting FROM pg_settings")

如果想要批量查询：

"""
将要批量查询的数据存为list：['1','2','3',,,]
作为一个tuple(list_)传入：('1','2','3',,,,)
查询结果是一个tuple格式的list：[(id值，content值),(),(),,,,,]
"""
sql_command = "select html_content_id, html_origin_content from {} where html_content_id in {};".format(postgres_table1,tuple(uid_list))
curs.execute(sql_command)
data = curs.fetchall()  # 结果为tuple的list  [(), (), ....]

2、获取查询结果

接着需要获取查询的结果，可以选择直接打印出来或者存放到文件中。

1）直接打印结果集

# 获取结果集的每一行
rows = cur.fetchall()
# 获取所有字段名
all_fields = cur.description


# 首先打印字段名
field_messages = []
for i in range(len(all_fields)):# 格式化输出结果，len参数是各列的显示宽度，可以指定常量，也可自定义函数进行获取。field_messages.append("{str:<{len}}".format(str=str(all_fields[i][0]), len=50))

field_message = "".join(field_messages)
print(field_message)

# 然后逐行打印结果集
for row in rows:row_messages = []for j in range(len(row)):# 格式化结果集row_messages.append("{str:<{len}}".format(str=str(row[j]), len=50))row_message = "".join(row_messages)print(row_message)

2）将结果集存放到文件中（以txt文件为例）

# 获取结果集的每一行
rows = cur.fetchall()
# 获取所有字段名
all_fields = cur.description
# 写入文件results.txt中，此处需要填写实际路径名
with open("results.txt", "w", encoding="utf-8") as f:# 首先写入字段名field_messages = []for i in range(len(all_fields)):# 格式化输出结果，len参数是各列的显示宽度，可以指定常量，也可自定义函数进行获取。field_messages.append("{str:<{len}}".format(str=str(all_fields[i][0]), len=50))field_message = "".join(field_messages)f.write(field_message + "\n")
# 然后写入结果集for row in rows:row_messages = []for j in range(len(row)):# 格式化结果集row_messages.append("{str:<{len}}".format(str=str(row[j]), len=50))row_message = "".join(row_messages)f.write(row_message + "\n")

3、关闭数据库连接

所有操作完成之后需要关闭对PostgreSQL数据库的连接。

# 关闭连接
conn.close()

4、批量查询插入操作

conn = psycopg2.connect(database="数据库名", user="用户名", password="密码", host="ip地址如果是本机就写localhost）",port="端口号")
cur = conn.cursor()     # 用来进行操作sql语句的

# 例如 查询,可以传入一个元祖进行批量查询
sql = ''' select * from 表名 '''
cur.execute(zhu_sql)  # 执行sql语句
zhu_results = cur.fetchall()   # 得到所有查询结果 每条结果都是有个元祖

# 插入

shuju = [tuper([1,2],[1,2],[1,2])] # 元组中的列表中的元素个数必须与插入的sql中字段的个数相同
# 注意： %s 的个数必须与你想要插入的字段名的个数一致 且插入数据必须格式与数据库中定义的一致  不然会报错
cha_sql = '''insert into 表名(字段名，字段名)values(%s,%s)'
'''
cur.executemany(cha_sql , shuju ) #批量执行插入
conn.commit()  #对插入操作进行提交
**********# todo:这两步必须做  释放资源 不然 会卡死***********
cur.close()  #关闭游标
conn.close()  #关闭连接

4、PG数据库建立自增表：

实例

假定我们要创建一张 COMPANY 表，并创建下面几个字段：

runoobdb=# CREATE TABLE COMPANY(ID  SERIAL PRIMARY KEY,NAME           TEXT      NOT NULL,AGE            INT       NOT NULL,ADDRESS        CHAR(50),SALARY         REAL
);

现在往表中插入几条记录：

INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'Paul', 32, 'California', 20000.00 );

INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ('Allen', 25, 'Texas', 15000.00 );

INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ('Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 );

INSERT INTO COMPANY (NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
VALUES ( 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 );

5、sudo docker exec -it 7f988ce3f2ee redis-cli

6、sudo apt --fix-broken install

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

7、多线程传参数，args必须写成以下形式，只有一个也是

t = threading.Thread(target=search, args=(i,))

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