数据库

当程序运行结束时，通常需要将数据保存到磁盘上，而如何定义数据的格式就是一个大问题
假如我们需要保存一个班级的成绩

名字	成绩
Bob	85
Lisa	55

你可以用一个文本文件保存，一行保存一个学生，用,隔开：

Michael,99
Bob,85 Bart,
59 Lisa,87

你还可以用JSON格式保存，也是文本文件：

[
{“name”:“Michael”,“score”:99},
{“name”:“Bob”,“score”:85},
{“name”:“Bart”,“score”:59},
{“name”:“Lisa”,“score”:87}
]

你还可以定义其他的各种格式，但是这样做：
存储和读取需要自己实现，JSON还是标准，自己定义的格式就各式各样了
不能做快速查询，必须把所有的文件读入内存中才能自己遍历，假如文件大小超过了内存大小，比如遇见一个40G的蓝光电影，根本无法读入内存。
为了便于保存数据和读取数据，就出现了数据库这种专门用于集中储存和查询的软件

数据库的历史非常悠久，1950年就有数据库了，经历了网状数据库、层次数据库、我们现在广泛使用的关系数据库是基于上世纪70年代关系模型的基础上诞生的

SQLite

SQLit是一种嵌入式数据库，它的数据库是一个文件，本身是用C实现的而且体积很小，所以，经常被集成到各种应用程序中，甚至在iOS和Android的App中都可以集成。
Python就内置了SQLite3，所以，在Python中使用SQLite，不需要安装任何东西，直接使用。

要操作关系性数据库，首先要连接到数据库，一个数据库称为一个Connection
连接到数据库后，需要打开游标，称之为Cursor通过Cursor执行SQL语句，然后，获得执行结果。
Python定义了一套操作数据库的API接口.任何数据库要连接到Python，只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可
SQLite的驱动内置在Python的标准库中

# 导入SQLite驱动:
>>> import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db
# 如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建一个Cursor:
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行一条SQL语句，创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 继续执行一条SQL语句，插入一条记录:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'Michael\')')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 通过rowcount获得插入的行数:
>>> cursor.rowcount#是最近一次的结果
1
#获得查询结果
>>> cursor.execute('select * from user where id=?', ('1',))
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa340>
# 获得查询结果集:
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
# 关闭Cursor:
>>> cursor.close()
# 提交事务:
>>> conn.commit()
# 关闭Connection:
>>> conn.close()

使用Python的DB-API时，只要搞清楚Connection和Cursor对象，打开后一定记得关闭，就可以放心地使用。
使用Cursor对象执行insert，update，delete语句时，执行结果由rowcount返回影响的行数，就可以拿到执行结果。

使用Cursor对象执行select语句时，通过featchall()可以拿到结果集。结果集是一个list，每个元素都是一个tuple，对应一行记录。
如果SQL语句带有参数，那么需要把参数按照位置传递给execute()方法，有几个?占位符就必须对应几个参数，例如：

cursor.execute('select * from user where name=? and pwd=?', ('abc', 'password'))

要确保打开的Connection对象和Cursor对象都正确地被关闭，否则，资源就会泄露。

操作Mysql

mysql是专门为服务器设计的数据库，能承受高并发。mysql服务器以独立的进程运行，通过网络对外服务

所以，需要支持Python的MySQL驱动来连接到MySQL服务器。MySQL官方提供了mysql-connector-python驱动，但是安装的时候需要给pip命令加上参数--allow-external：

$ pip install mysql-connector-python --allow-external mysql-connector-python
如果上面的命令安装失败，可以试试另一个驱动：

$ pip install mysql-connector
我们演示如何连接到MySQL服务器的test数据库：

 # 导入MySQL驱动:
>>> import mysql.connector# 注意把password设为你的root口令:
>>> conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', database='test')
>>> cursor = conn.cursor()

由于Python的DB-API定义都是通用的，所以，操作MySQL的数据库代码和SQLite类似。只是：

执行INSERT等操作后要调用commit()提交事务；
MySQL的SQL占位符是%s。

在程序中使用以SQLite为例

需要使用数据库的文件绝对路径

# -*- coding: utf-8 -*-
import os, sqlite3db_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'test.db')
if os.path.isfile(db_file):os.remove(db_file)# 初始数据:
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('create table user(id varchar(20) primary key, name varchar(20), score int)')
cursor.execute(r"insert into user values ('A-001', 'Adam', 95)")
cursor.execute(r"insert into user values ('A-002', 'Bart', 62)")
cursor.execute(r"insert into user values ('A-003', 'Lisa', 78)")
cursor.execute(r"select name from user where ?<=score and score<=?",(96,99))
print(cursor.fetchall())
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()def get_score_in(low, high):' 返回指定分数区间的名字，按分数从低到高排序 'conn=sqlite3.connect(db_file)cursor=conn.cursor()cursor.execute(r'select name from user where score between ? and ? order by score',(low,high))a=[i[0] for i in cursor.fetchall()]cursor.close()conn.close()return a
# 测试:
assert get_score_in(80, 95) == ['Adam'], get_score_in(80, 95)
assert get_score_in(60, 80) == ['Bart', 'Lisa'], get_score_in(60, 80)
assert get_score_in(60, 100) == ['Bart', 'Lisa', 'Adam'], get_score_in(60, 100)
print('Pass')

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