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。
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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 = 25cursor.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, ForeignKeyfrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationshipBase = 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：
1. 添加用户：允许管理员添加新用户。2. 查询用户：允许管理员按条件查询用户。3. 更新用户信息：允许管理员更新用户的年龄和邮箱。4. 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 rowsdef 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！
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