python rowcount

入门
连接到数据库
调用connect方法并传入ODBC连接字符串,其会返回一个connect对象。通过connect对象,调用cursor()方法,可以获取一个游标cursor。如下代码示例:
import pyodbc
#连接示例: Windows系统, 非DSN方式, 使用微软 SQL Server 数据库驱动
cnxn =pyodbc.connect(DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;PORT=1433;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass)
#连接示例: Linux系统, 非DSN方式, 使用FreeTDS驱动
cnxn =pyodbc.connect(DRIVER={FreeTDS};SERVER=localhost;PORT=1433;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass;TDS_Version=7.0)
#连接示例:使用DSN方式
cnxn = pyodbc.connect(DSN=test;PWD=password)
# 打开游标
cursor =cnxn.cursor()
以上示例只是标准示例,具体的ODBC连接字符串以你自己使用的驱动为准。
查询一些数据
所有SQL语句都使用Cursor.execute()方法执行。比如select语句会返回一些结果行,你可以使用游标(Cursor)相关的函数功能(fetchone,fetchall,fetchmany)对结果进行检索。
Cursor.fetchone 用于返回一个单行( Row)对象:
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")
row =cursor.fetchone()
if row:
print(row)
Row 对象是类似一个python元组(tuples),不过也可以通过列名称来访问,例如:
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")
row =cursor.fetchone()
print(name:,row[1]) # 使用列索引号来访问数据
print(name:,row.user_name) # 或者直接使用列名来访问数据
当所有行都已被检索,则fetchone返回None.
while 1:
row = cursor.fetchone()
if not row:
break
print(id:, row.user_id)
Cursor.fetchall方法返回所有剩余行并存储于一个列表中。如果没有行,则返回一个空列表。(注意:如果有很多行,会造成大量内存占用。Fetchall会一次性将所有数据查询到本地,然后再遍历)
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row.user_id, row.user_name)
如果并不在意数据处理时间,可以使用光标本身作为一个迭代器,逐行迭代。这样可以节省大量的内存开销,但是由于和数据来回进行通信,速度会相对较慢:
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users"):
for row in cursor:
print(row.user_id, row.user_name)
由于Cursor.execute总是返回游标(cursor), 所以也可以简写成:
for row incursor.execute("select user_id, user_name from users"):
print(row.user_id, row.user_name)
我们可以在execut中使用”””三重引号,来应用多行SQL字符串。这样sql的可读性大大增强。这是python特有的特性:
cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < 2001-01-01
and bill_overdue = 1
""")
SQL参数
ODBC支持使用问号作为SQL的查询参数占位符。可以在execute方法的SQL参数之后,提供SQL参数占位符的值:
cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
""", 2001-01-01, 1)
这样做可以防止SQL注入攻击,提高安全性。如果使用不同的参数反复执行相同的SQL它效率会更高,这种情况下该SQL将只预装(prepared )一次。(pyodbc只保留最后一条编写的语句,所以如果程序在语句之间进行切换,每次都会预装,造成多次预装。)
Python的DB API指定参数应以序列(sequence)对象传递,所以pyodbc也支持这种方式:
cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
""", [2001-01-01, 1])
插入数据
插入数据使用相同的函数 - 通过传入insert SQL和相关占位参数执行插入数据:
cursor.execute("insertinto products(id, name) values (pyodbc, awesome library)")
cnxn.commit()
cursor.execute("insertinto products(id, name) values (?, ?)", pyodbc, awesome library)
cnxn.commit()
注意:调用cnxn.commit()。发成错误可以回滚。具体需要看数据库特性支持情况。如果数据发生改变,最好进行commit。如果不提交,则在连接中断时,所有数据会发生回滚。
更新和删除数据
更新和删除工作以同样的方式:通过特定的SQL来执行。通常我们都想知道更新和删除的时候有多少条记录受到影响,可以使用Cursor.rowcount来获取值:
cursor.execute("deletefrom products where id <> ?", pyodbc)
print(Deleted {}inferior products.format(cursor.rowcount))
cnxn.commit()
由于execute 总是返回游标(允许你调用链或迭代器使用),有时我们直接这样简写:
deleted =cursor.execute("delete from products where id <> pyodbc").rowcount
cnxn.commit()
注意一定要调用commit。否则连接中断时会造成改动回滚。
技巧和窍门
引号
于单引号SQL是有效的,当值需要使用单引号时,使用用双引号包围的SQL:
cursor.execute("deletefrom products where id <> pyodbc")
如果使用三重引号, 我们可以这样使用单引号:
cursor.execute(
"""
delete
from products
where id <> pyodbc
""")
列名称
Microsoft SQLServer之类的一些数据库不会产生计算列的列名,在这种情况下,需要通过索引来访问列。我们也可以使用sql列别名的方式,为计算列指定引用名称:
row =cursor.execute("select count(*) as user_count fromusers").fetchone()
print({}users.format(row.user_count)
当然也可以直接使用列索引来访问列值:
count =cursor.execute("select count(*) from users").fetchone()[0]
print({}users.format(count)
注意,上例的首列不能是Null。否则fetchone方法将返回None并且会报NoneType不支持索引的错误。如果有一个默认值,经常可以是ISNULL或合并:
maxid =cursor.execute("select coalesce(max(id), 0) fromusers").fetchone()[0]
自动清理
连接(默认)在一个事务中。如果一个连接关闭前没有提交,则会进行当前事务回滚。很少需要finally或except 语句来执行人为的清理操作,程序会自动清理。
例如,如果下列执行过程中任何一条SQL语句出现异常,都将引发导致这两个游标执行失效。从而保证原子性,要么所有数据都插入发生,要么所有数据都不插入。不需要人为编写清理代码。
cnxn =pyodbc.connect(...)
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute("insertinto t(col) values (1)")
cursor.execute("insertinto t(col) values (2)")
cnxn.commit()
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