[教程]揭秘Python背后的数据库：一文读懂主流选择与应用

引言Python作为一种强大的编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等领域。在Python的应用过程中，数据库的选择至关重要，它直接影响到项目的性能、可扩展性和维护性。本文将深入探讨Pyt...

引言

Python作为一种强大的编程语言，广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等领域。在Python的应用过程中，数据库的选择至关重要，它直接影响到项目的性能、可扩展性和维护性。本文将深入探讨Python背后的主流数据库选择，并分析其应用场景。

一、Python数据库概述

Python数据库接口为Python DB-API，它为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python DB-API支持多种数据库，包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLite）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis、Cassandra、Elasticsearch）等。

二、主流关系型数据库

1. SQLite

SQLite是一种轻量级的数据库，直接集成在Python标准库中。它无需服务器、零配置、轻量级，适合桌面应用、小型Web应用、测试和原型开发。以下是一个使用SQLite的示例代码：

import sqlite3
# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL);''')
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \ VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00)")
# 查询数据
cursor.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows: print("ID = ", row[0]) print("NAME = ", row[1]) print("ADDRESS = ", row[2]) print("SALARY = ", row[3], "\n")
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

2. MySQL/MariaDB

MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，以其性能高效、稳定可靠著称。Python操作MySQL或MariaDB，一般会使用mysql-connector-python模块。以下是一个使用MySQL的示例代码：

import mysql.connector
# 连接数据库
conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="yourusername", password="yourpassword", database="mydatabase"
)
# 创建表
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY (ID INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(255), AGE INT, ADDRESS VARCHAR(255), SALARY REAL)")
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME, AGE, ADDRESS, SALARY) VALUES (%s, %s, %s, %s)", ("Paul", 32, "California", 20000.00))
# 查询数据
cursor.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows: print("ID = ", row[0]) print("NAME = ", row[1]) print("ADDRESS = ", row[2]) print("SALARY = ", row[3], "\n")
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

3. PostgreSQL

PostgreSQL是一个先进的开源关系型数据库系统，提供了许多现代数据库技术的支持。Python操作PostgreSQL，一般会使用psycopg2模块。以下是一个使用PostgreSQL的示例代码：

import psycopg2
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect( host="localhost", database="mydatabase", user="yourusername", password="yourpassword"
)
# 创建表
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY (ID INT PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INT, ADDRESS TEXT, SALARY REAL)")
# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO COMPANY (NAME, AGE, ADDRESS, SALARY) VALUES (%s, %s, %s, %s)", ("Paul", 32, "California", 20000.00))
# 查询数据
cursor.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows: print("ID = ", row[0]) print("NAME = ", row[1]) print("ADDRESS = ", row[2]) print("SALARY = ", row[3], "\n")
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

三、主流非关系型数据库

1. MongoDB

MongoDB是一个流行的开源非关系型数据库，适用于存储非结构化数据。Python操作MongoDB，一般会使用pymongo库。以下是一个使用MongoDB的示例代码：

from pymongo import MongoClient
# 连接数据库
client = MongoClient('localhost', 27017)
# 创建数据库和集合
db = client['mydatabase']
collection = db['company']
# 插入数据
collection.insert_one({"name": "Paul", "age": 32, "address": "California", "salary": 20000.00})
# 查询数据
for document in collection.find(): print(document)

2. Redis

Redis是一个高性能的键值存储数据库，适用于缓存、消息队列等场景。Python操作Redis，一般会使用redis-py库。以下是一个使用Redis的示例代码：

import redis
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置键值
r.set('name', 'Paul')
# 获取键值
print(r.get('name'))

四、总结

Python数据库选择取决于项目的具体需求、数据模型和性能要求。本文介绍了Python背后的主流数据库选择，包括关系型数据库（SQLite、MySQL/MariaDB、PostgreSQL）和非关系型数据库（MongoDB、Redis）。希望本文能帮助您更好地了解Python数据库选择，为您的项目提供有力支持。