使用 SQLite
# 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))')
# 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\')')
# 通过rowcount获得插入的行数:
cursor.rowcount
# 关闭Cursor:
cursor.close()
# 提交事务:
conn.commit()
# 关闭Connection:
conn.close()
查询记录：
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
# 执行查询语句:
cursor.execute('select * from user where id=?', ('1',))
# 获得查询结果集:
values = cursor.fetchall() ==> [('1', 'Michael')]
cursor.close()
conn.close()
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
cursor.execute('select * from user where name=? and pwd=?', ('abc', 'password'))
使用 MySQL
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
或者
$ pip install mysql-connector
Note: MySQL 的 SQL 占位符是 %s
# 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()
# 创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
# 插入一行记录，注意MySQL的占位符是%s:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (%s, %s)', ['1', 'Michael'])
>>> cursor.rowcount
1
# 提交事务:
>>> conn.commit()
>>> cursor.close()
# 运行查询:
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute('select * from user where id = %s', ('1',))
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
# 关闭Cursor和Connection:
>>> cursor.close()
True
>>> conn.close()
使用 SQLAlchemy
在 Python 中，最有名的 ORM 框架是 SQLAlchemy
完成SQLAlchemy的初始化和具体每个表的class定义：
# 导入:
from sqlalchemy import Column, String, create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 创建对象的基类:
Base = declarative_base()
# 定义User对象:
class User(Base):
# 表的名字:
__tablename__ = 'user'
# 表的结构:
id = Column(String(20), primary_key=True)
name = Column(String(20))
# 初始化数据库连接 : '数据库类型+数据库驱动名称://用户名:口令@机器地址:端口号/数据库名'
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://root:password@localhost:3306/test')
# 创建DBSession类型:
DBSession = sessionmaker(bind=engine)
插入：
# 创建session对象，DBSession对象 session 可视为当前数据库连接
session = DBSession()
# 创建新User对象:
new_user = User(id='5', name='Bob')
# 添加到session:
session.add(new_user)
# 提交即保存到数据库:
session.commit()
# 关闭session:
session.close()
查询：
# 创建Session:
session = DBSession()
# 创建Query查询，filter是where条件，最后调用one()返回唯一行，如果调用all()则返回所有行:
user = session.query(User).filter(User.id=='5').one()
# 打印类型和对象的name属性:
print('type:', type(user))
print('name:', user.name)
# 关闭Session:
session.close()
ORM框架也可以提供两个对象之间的一对多、多对多等功能
定义一对多关系（一个User拥有多个Book）:
class User(Base):
__tablename__ = 'user'
id = Column(String(20), primary_key=True)
name = Column(String(20))
# 一对多:
books = relationship('Book')
class Book(Base):
__tablename__ = 'book'
id = Column(String(20), primary_key=True)
name = Column(String(20))
# “多”的一方的book表是通过外键关联到user表的:
user_id = Column(String(20), ForeignKey('user.id'))
当我们查询一个User对象时，该对象的books属性将返回一个包含若干个Book对象的list
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