Python 与数据库交互的 15 个 SQL 查询技巧-51CTO.COM

当你刚开始学习 Python 与数据库交互时，可能会觉得有点不知所所措。但别担心，通过本文，你将学会如何使用 Python 进行基本的 SQL 查询，并掌握一些高级技巧。让我们一步步来，从简单的查询到更复杂的操作。

1. 连接到数据库

首先，你需要连接到数据库。这里以 SQLite 为例，因为它是轻量级且易于上手的。

import sqlite3

# 连接到 SQLite 数据库（如果不存在则会创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()

2. 创建表

在开始查询之前，我们需要一个表。假设我们要创建一个存储用户信息的表。

# 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER NOT NULL,
    email TEXT UNIQUE NOT NULL
)
''')

3. 插入数据

接下来，我们可以向表中插入一些数据。

# 插入数据
cursor.execute('''
INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)
''', ('Alice', 30, 'alice@example.com'))

cursor.execute('''
INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)
''', ('Bob', 25, 'bob@example.com'))

# 提交事务
conn.commit()

4. 查询所有记录

现在，让我们查询表中的所有记录。

# 查询所有记录
cursor.execute('SELECT * FROM users')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

5. 查询特定记录

你可以通过条件来查询特定的记录。

# 查询特定记录
cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE age > 25')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

6. 使用参数化查询

为了避免 SQL 注入攻击，建议使用参数化查询。

# 参数化查询
age_threshold = 25
cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE age > ?', (age_threshold,))
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

7. 更新记录

你可以更新表中的记录。

# 更新记录
cursor.execute('UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?', (31, 'Alice'))
conn.commit()

8. 删除记录

你也可以删除表中的记录。

# 删除记录
cursor.execute('DELETE FROM users WHERE name = ?', ('Bob',))
conn.commit()

9. 使用 JOIN 查询

如果你有多个表，可以使用 JOIN 来查询相关数据。

# 假设有一个 orders 表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS orders (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    user_id INTEGER,
    product TEXT,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users (id)
)
''')

# 插入订单数据
cursor.execute('INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)', (1, 'Laptop'))
conn.commit()

# 使用 JOIN 查询
cursor.execute('''
SELECT users.name, orders.product 
FROM users 
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
''')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

10. 使用聚合函数

聚合函数可以帮助你处理和汇总数据。

# 使用聚合函数
cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM users')
count = cursor.fetchone()[0]
print(f'Total number of users: {count}')

11. 分组和排序

你可以使用 GROUP BY 和 ORDER BY 来分组和排序数据。

# 分组和排序
cursor.execute('''
SELECT age, COUNT(*) 
FROM users 
GROUP BY age 
ORDER BY age DESC
''')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

12. 使用子查询

子查询可以在查询中嵌套另一个查询。

# 使用子查询
cursor.execute('''
SELECT * 
FROM users 
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders)
''')
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

13. 使用事务管理

事务管理可以帮助你确保数据的一致性和完整性。

# 事务管理
try:
    cursor.execute('INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)', ('Charlie', 28, 'charlie@example.com'))
    cursor.execute('INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)', (3, 'Phone'))
    conn.commit()
except Exception as e:
    conn.rollback()
    print(f'Error: {e}')

14. 使用上下文管理器

上下文管理器可以自动管理资源，如关闭数据库连接。

# 使用上下文管理器
with sqlite3.connect('example.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM users')
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

15. 使用 ORM 框架

对于更复杂的项目，可以考虑使用 ORM 框架，如 SQLAlchemy。

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String, nullable=False)
    age = Column(Integer, nullable=False)
    email = Column(String, unique=True, nullable=False)

class Order(Base):
    __tablename__ = 'orders'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
    product = Column(String, nullable=False)
    user = relationship("User")

# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')

# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 插入数据
new_user = User(name='David', age=27, email='david@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()

# 查询数据
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name, user.age, user.email)

实战案例：用户管理系统

假设你要开发一个简单的用户管理系统，需要实现以下功能：

添加用户：允许管理员添加新用户。
查询用户：允许管理员按条件查询用户。
更新用户信息：允许管理员更新用户的年龄和邮箱。
删除用户：允许管理员删除用户。

def add_user(name, age, email):
    with sqlite3.connect('example.db') as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)', (name, age, email))
        conn.commit()

def query_users(age_threshold):
    with sqlite3.connect('example.db') as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE age > ?', (age_threshold,))
        rows = cursor.fetchall()
        return rows

def update_user(user_id, new_age, new_email):
    with sqlite3.connect('example.db') as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('UPDATE users SET age = ?, email = ? WHERE id = ?', (new_age, new_email, user_id))
        conn.commit()

def delete_user(user_id):
    with sqlite3.connect('example.db') as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('DELETE FROM users WHERE id = ?', (user_id,))
        conn.commit()

# 示例操作
add_user('Eve', 32, 'eve@example.com')
print(query_users(30))
update_user(1, 33, 'alice_new@example.com')
delete_user(2)

总结

通过本文，你学会了如何使用 Python 进行基本的 SQL 查询，包括连接数据库、创建表、插入数据、查询记录、更新和删除记录等。此外，你还了解了如何使用参数化查询、JOIN 查询、聚合函数、分组和排序、子查询、事务管理和 ORM 框架。最后，我们通过一个实战案例展示了如何将这些知识应用于实际项目中。希望这些内容对你有所帮助！