問答專欄Q & A COLUMN
對于操作Oracle、Mysql、Sqlite等多種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，推薦使用 Python Records模塊 ,其適用于絕大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的原始SQL操作，同時(shí)支持將查詢結(jié)果導(dǎo)出到xlsx, xls, csv, json, yaml, pandas, html等文件中，強(qiáng)無敵！
我們在開發(fā)過程中經(jīng)常會涉及與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互，比如題目中提到的MySQL、Oracle、PostgreSQL、Sqlite關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。較以往，我們會選擇其對應(yīng)的Python 第三方模塊，實(shí)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)庫的增刪改查等操作，不同數(shù)據(jù)庫對應(yīng)的Python模塊如下：
就像，問題到提到的那樣，當(dāng)同一程序中需要操作不同的數(shù)據(jù)庫時(shí)，有沒有一種通用的方式或者模塊，可以實(shí)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)的各種操作呢？否則，我們將不得不面臨一個(gè)問題，當(dāng)代碼中涉及不同數(shù)據(jù)庫操作時(shí)，容易出現(xiàn)代碼冗余、不規(guī)范，風(fēng)格不統(tǒng)一等等問題。
那么究竟有沒有一種通用而優(yōu)雅的支持各種數(shù)據(jù)庫操作的庫呢？答案是肯定，SQLAlchemy庫。
后來接觸到 Python SQLAlchemy（ORM框架），其一定程度上解決了各數(shù)據(jù)庫的SQL差異，可是 SQLAlchemy 在消除不同數(shù)據(jù)庫間SQL差異的同時(shí)，引入了各框架CRUD的差異?？砷_發(fā)人員往往是具備一定的SQL基礎(chǔ)。假如一個(gè)框架強(qiáng)制用戶只能使用它規(guī)定的CRUD形式，那反而增加用戶的學(xué)習(xí)成本，導(dǎo)致學(xué)習(xí)曲線增長。
當(dāng)然你也可以嘗試SQLAlchemy，那么除了SQLAlchemy 我們還有其他選擇嗎？
Records 是一個(gè)使用簡單且功能非常強(qiáng)大的庫，適用于絕大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 原始SQL操作。強(qiáng)無敵！
Records 有哪些特點(diǎn)呢，如下：
接下來，我們在Windows 10的Python3環(huán)境中，使用pip方式進(jìn)行安裝Records，命令如下：
pip install records
安裝過程非常簡單，如下：
接下來，我們以SQLite數(shù)據(jù)庫為例，介紹如何使用 Records 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫CRUD操作。
關(guān)于不同數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一連接方式，如下：
Records 基于 SQLAlchemy 實(shí)現(xiàn)的，因此數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一連接方式與SQLAlchemy 相同，如下
Records 操作各種數(shù)據(jù)的步驟也非常簡單，如下：
說了這么多，接下來，讓我們了解下如何使用Records 完成數(shù)據(jù)庫的增刪改查等操作。
Records 支持安全的參數(shù)化，我們可以使用 :variable 定義變量，然后通過傳入?yún)?shù)完成動態(tài)傳值，對于需要?jiǎng)討B(tài)加載數(shù)據(jù)的場景來說非常的高效，如批量入庫操作。
我們使用SQL 語句實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)批量入庫時(shí)，操作比較冗余， Records 模塊提供了 bulk_query 方法能夠非常簡潔的插入數(shù)據(jù)和更新數(shù)據(jù)，如下。
我們可以通過 all 方法獲取執(zhí)行SQL所返回的全部記錄，first 方法是獲取第一條記錄。
字段獲取
我們可以像操作字典那樣，直接獲取對應(yīng)字段的查詢結(jié)果，如下：
執(zhí)行上述代碼，輸出結(jié)果如下：
我們可以將查詢的結(jié)果直接導(dǎo)出到xlsx當(dāng)中，如下：
數(shù)據(jù)導(dǎo)出為yaml
我們也可以將查詢結(jié)果直接導(dǎo)出到y(tǒng)aml文件中，如下：
此外，還支持導(dǎo)出為xls, csv, json,pandas, html 等多種數(shù)據(jù)格式。
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