python如何斷言資料庫數據

Ⅰ python如何訪問資料庫

1.背景：

python提供了很多資料庫介面， 常用的資料庫有 MS SQL Server /mysql /oracle 等。

打開鏈接 https://wiki.python.org/moin/DatabaseInterfaces

是python 關於資料庫介面的一個總結 ， 可以看到python支持的訪問的資料庫系統。

2.模塊：

python 主要是通過模塊和資料庫連接的。

2.1 安裝模塊：

如果使用anconda，本身就會集合很多模塊，不需要手動安裝。如果用pycharm就要手動安裝模塊。

安裝模塊流程：

下載模塊擴展包放到路徑下——>cmd找到相應路徑——> pip install +擴展包名字

下面列舉一些常用連接資料庫的模塊：pymssql / sqlite3/ PyMySQL/pyodbc/odbc/adodbapi

不同模塊連接的資料庫不同， 支持的版本系統有的也不一樣。但是大體用法都是相近的， 因為有DB-API

相關推薦：《Python教程》

3.Python DB-API

3.1背景：

在沒有DB-API 之前， 不同資料庫有不同的資料庫介面程序， 這就導致python 訪問 database 的介面程序非常混亂。如果我們學習了python 訪問 mysql 的介面程序， 然後要切換到另一個資料庫上， 我們還要在學習另外一個資料庫的介面程序。python DB-API就是為了解決介面程序混亂而生成的。有了DB-API, 在不同資料庫上移植代碼就變得簡單的多了。

3.2Python DB-API：

Python 定義了一套操作資料庫的 DB-API 介面，它是一個規范，定義了一系列必須的對象和資料庫存取方式，以便為不同的底層資料庫系統提供一致的訪問介面

這個鏈接就是python 官方給定的 DB-API 的說明 https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/

3.3 Python DB--API的內容：

連接對象：

?Connect()創建連接:host/server /user/password/db connect方法生成一個connect對象, 我們通過這個對象來訪問資料庫。符合標準的模塊都會實現connect方法。

?close():關閉連接

?commit():提交當前事務。做出某些更改後確保已經進行了提交，這樣才可以將這些修改真正地保存到database中

?rollback() 回滾上一次調用 commit（）以來對資料庫所做的更改

?cursor():創建游標。系統為用戶開通的一個數據緩沖區，用於存放SQL語句執行結果。cursor游標是有狀態的，它可以記錄當前已經取到結果的第幾個記錄了，因此，一般你只可以遍歷結果集一次。在上面的情況下，如果執行fetchone()會返回為空。這一點在測試時需要注意

游標對象：

?Execute()執行一個資料庫查詢或命令。 execute 執行sql 語句之後運行的結果不會直接output 出來 ， 而是放到了一個緩存區， 要用 fetch語句+print 可以查詢sql運行的結果

?fetchone ()得到結果集的下一行

?fetchmany(size)得到結果集的下幾行

?fetchall()返回結果集中剩下的所有行

?rowcount 返回影響的行數

?Close()關閉游標對象

3.4Python DB--API的工作原理及流程：

如圖所示如果把python 和資料庫比作兩個不同的地點， connection 就是路， 能連接python和database。cursor就像在路上行駛的小貨車， 可以用於執行sql 語句， 以及存儲sql 運行的結果。

流程：

4.MS SQL Server 示例：

4.1 導入模塊、創建連接：

4.2 創建游標： 游標創建之後就可以對資料庫進行查詢更改了！

4.3對數據進行操作（創建表、插入行、更新數據、增加列、刪除行、列、表）：

4.4 查詢 獲取行：

5.其他：

使用游標的時候要注意， 每次連接只能有一個游標查詢處於活躍狀態。 code演示：

execute()循環和 executemany() 插入100000 條數據測速：

Ⅱ Python中何時使用斷言

這個問題是如何在一些場景下使用斷言表達式，通常會有人誤用它，所以我決定寫一篇文章來說明何時使用斷言，什麼時候不用。

為那些還不清楚它的人，Python的assert是用來檢查一個條件，如果它為真，就不做任何事。如果它為假，則會拋出AssertError並且包含錯誤信息。例如：

py> x = 23
py> assert x > 0, "x is not zero or negative"
py> assert x%2 == 0, "x is not an even number"
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
AssertionError: x is not an even number

很多人用assert作為一個很快和容易的方法來在參數錯誤的時候拋出異常。但這樣做是錯的，非常錯誤，有兩個原因。首先AssertError不是在測試參數時應該拋出的錯誤。你不應該像這樣寫代碼：

if not isinstance(x, int):
raise AssertionError("not an int")

你應該拋出TypeError的錯誤，assert會拋出錯誤的異常。

但是，更危險的是，有一個關於assert的困擾：它可以被編譯好然後從來不執行，如果你用 –O 或 –oo
選項運行Python，結果不保證assert表達式會運行到。當適當的使用assert時，這是未來，但是當assert不恰當的使用時，它會讓代碼用
-O執行時出錯。

那什麼時候應該使用assert？沒有特定的規則，斷言應該用於：

防禦型的編程
運行時檢查程序邏輯
檢查約定
程序常量
檢查文檔

（在測試代碼的時候使用斷言也是可接受的，是一種很方便的單元測試方法，你接受這些測試在用-O標志運行時不會做任何事。我有時在代碼里使用
assert False來標記沒有寫完的代碼分支，我希望這些代碼運行失敗。盡管拋出NotImplementedError可能會更好。）

關於斷言的意見有很多，因為它能確保代碼的正確性。如果你確定代碼是正確的，那麼就沒有用斷言的必要了，因為他們從來不會運行失敗，你可以直接移除這些斷言。如果你確定檢查會失敗，那麼如果你不用斷言，代碼就會通過編譯並忽略你的檢查。

在以上兩種情況下會很有意思，當你比較肯定代碼但是不是絕對肯定時。可能你會錯過一些非常古怪的情況。在這個情況下，額外的運行時檢查能幫你確保任何錯誤都會盡早地被捕捉到。

另一個好的使用斷言的方式是檢查程序的不變數。一個不變數是一些你需要依賴它為真的情況，除非一個bug導致它為假。如果有bug，最好能夠盡早發現，所以我們為它進行一個測試，但是又不想減慢代碼運行速度。所以就用斷言，因為它能在開發時打開，在產品階段關閉。

一個非變數的例子可能是，如果你的函數希望在它開始時有資料庫的連接，並且承諾在它返回的時候仍然保持連接，這就是函數的不變數：

Python

def some_function(arg):
assert not DB.closed()
... # code goes here
assert not DB.closed()
return result

斷言本身就是很好的注釋，勝過你直接寫注釋：

# when we reach here, we know that n > 2

你可以通過添加斷言來確保它：

assert n > 2

斷言也是一種防禦型編程。你不是讓你的代碼防禦現在的錯誤，而是防止在代碼修改後引發的錯誤。理想情況下，單元測試可以完成這樣的工作，可是需要面
對的現實是，它們通常是沒有完成的。人們可能在提交代碼前會忘了運行測試代碼。有一個內部檢查是另一個阻擋錯誤的防線，尤其是那些不明顯的錯誤，卻導致了
代碼出問題並且返回錯誤的結果。

加入你有一些if…elif 的語句塊，你知道在這之前一些需要有一些值：

# target is expected to be one of x, y, or z, and nothing else.
if target == x:
run_x_code()
elif target == y:
run_y_code()
else:
run_z_code()

假設代碼現在是完全正確的。但它會一直是正確的嗎？依賴的修改，代碼的修改。如果依賴修改成 target = w
會發生什麼，會關繫到run_w_code函數嗎？如果我們改變了代碼，但沒有修改這里的代碼，可能會導致錯誤的調用 run_z_code
函數並引發錯誤。用防禦型的方法來寫代碼會很好，它能讓代碼運行正確，或者立馬執行錯誤，即使你在未來對它進行了修改。

在代碼開頭的注釋很好的一步，但是人們經常懶得讀或者更新注釋。一旦發生這種情況，注釋會變得沒用。但有了斷言，我可以同時對代碼塊的假設書寫文檔，並且在它們違反的時候觸發一個干凈的錯誤

assert target in (x, y, z)
if target == x:
run_x_code()
elif target == y:
run_y_code()
else:
assert target == z
run_z_code()

這樣，斷言是一種防禦型編程，同時也是一種文檔。我想到一個更好的方案：

if target == x:
run_x_code()
elif target == y:
run_y_code()
elif target == z:
run_z_code()
else:
# This can never happen. But just in case it does...
raise RuntimeError("an unexpected error occurred")

按約定進行設計是斷言的另一個好的用途。我們想像函數與調用者之間有個約定，比如下面的：

「如果你傳給我一個非空字元串，我保證傳會字元串的第一個字母並將其大寫。」

如果約定被函數或調用這破壞，代碼就會出問題。我們說函數有一些前置條件和後置條件，所以函數就會這么寫：

def first_upper(astring):
assert isinstance(astring, str) and len(astring) > 0
result = astring[0].upper()
assert isinstance(result, str) and len(result) == 1
assert result == result.upper()
return result

按約定設計的目標是為了正確的編程，前置條件和後置條件是需要保持的。這是斷言的典型應用場景，因為一旦我們發布了沒有問題的代碼到產品中，程序會是正確的，並且我們能安全的移除檢查。

下面是建議的不要用斷言的場景：

不要用它測試用戶提供的數據
不要用斷言來檢查你覺得在你的程序的常規使用時會出錯的地方。斷言是用來檢查非常罕見的問題。你的用戶不應該看到任何斷言錯誤，如果他們看到了，這是一個bug，修復它。
有的情況下，不用斷言是因為它比精確的檢查要短，它不應該是懶碼農的偷懶方式。
不要用它來檢查對公共庫的輸入參數，因為它不能控制調用者，所以不能保證調用者會不會打破雙方的約定。
不要為你覺得可以恢復的錯誤用斷言。換句話說，不用改在產品代碼里捕捉到斷言錯誤。
不要用太多斷言以至於讓代碼很晦澀。

Ⅲ 怎麼寫python查找資料庫是否有相同數據的判斷

#!/usr/bin/env python import sys str = True while (str): dig = int(input()) if dig 100: print 'please input mun between 0~100' elif dig = 90: print 'A' elif dig = 80: print 'B' elif dig = 70: print 'C' elif dig = 60: prin...

Ⅳ python如果列表中元素少了，如何和資料庫中數據做對比去判斷，然後刪除實際列表中少了的那條數據

首先，不要使用保留字作為變數名：list

# 迭代出所有不包含在list中的項：

for key in filter(labmda _:_ not in list, dbdata):

....delrecord(key) # 刪除操作

Ⅳ Python 3.6發起post請求，對返回的數據進行斷言

不需要。返回數據是因為交互需要牽手。了解狀態，如果ajax後您的回調不需要數據的話，就不用等他返回數據，api返回空就行了

Ⅵ 如何使用python對資料庫進行操作

你可以訪問Python資料庫介面及API查看詳細的支持資料庫列表。不同的資料庫你需要下載不同的DB API模塊，例如你需要訪問Oracle資料庫和Mysql數據，你需要下載Oracle和MySQL資料庫模塊。
DB-API 是一個規范. 它定義了一系列必須的對象和資料庫存取方式, 以便為各種各樣的底層資料庫系統和多種多樣的資料庫介面程序提供一致的訪問介面 。
Python的DB-API，為大多數的資料庫實現了介面，使用它連接各資料庫後，就可以用相同的方式操作各資料庫。
Python DB-API使用流程：

引入 API 模塊。
獲取與資料庫的連接。
執行SQL語句和存儲過程。
關閉資料庫連接。

什麼是MySQLdb?

MySQLdb 是用於Python鏈接Mysql資料庫的介面，它實現了 Python 資料庫 API 規范 V2.0，基於 MySQL C API 上建立的。

如何安裝MySQLdb?

為了用DB-API編寫MySQL腳本，必須確保已經安裝了MySQL。復制以下代碼，並執行：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

如果執行後的輸出結果如下所示，意味著你沒有安裝 MySQLdb 模塊：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <mole>
import MySQLdb
ImportError: No mole named MySQLdb

Ⅶ python 操作查詢mysql資料庫 如何判斷返回是否為空值

通常我先檢查 cam_row是否為空，然後再檢查它的長度，如果長度與你預期的長度1不相符也不對。

加一句 if not cam_row:continue就可以了

Ⅷ 用python怎麼實現資料庫資源的許可權控制

若一個規則的斷言返回 False, 許可權檢查時視為這條規則不存在.
"""
#: 對資源標識不屬於 blog-post 的, 斷言無效
if not isinstance(res, basestring):
return False
#: 分割形如 "blog-post:10001" 的資源標識
splited = res.split(":", 1)
#: 對資源標識不屬於 blog-post 的, 斷言無效
if len(splited) != 2 or splited[0] != "blog-post":
return False
#: 取出資源對應的模型
blog_post = myapp.get_blog_post_by_id(splited[1])
#: 斷言是否生效取決於博文的作者是否是當前用戶
return blog_post.author == myapp.get_current_user()

Ⅸ Python中何時使用斷言 assert

使用斷言表達式，通常會有人誤用它，所以我決定寫一篇文章來說明何時使用斷言，什麼時候不用。為那些還不清楚它的人，Python的assert是用來檢查一個條件，如果它為真，就不做任何事。如果它為假，則會拋出AssertError並且包含錯誤信息。例如：py>x=23py>assertx>0,"xisnotzeroornegative"py>assertx%2==0,"xisnotanevennumber"Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inAssertionError:xisnotanevennumber很多人用assert作為一個很快和容易的方法來在參數錯誤的時候拋出異常。但這樣做是錯的，非常錯誤，有兩個原因。首先AssertError不是在測試參數時應該拋出的錯誤。你不應該像這樣寫代碼：ifnotisinstance(x,int):raiseAssertionError("notanint")你應該拋出TypeError的錯誤，assert會拋出錯誤的異常。但是，更危險的是，有一個關於assert的困擾：它可以被編譯好然後從來不執行，如果你用–O或–oo選項運行Python，結果不保證assert表達式會運行到。當適當的使用assert時，這是未來，但是當assert不恰當的使用時，它會讓代碼用-O執行時出錯。那什麼時候應該使用assert？沒有特定的規則，斷言應該用於：防禦型的編程運行時檢查程序邏輯檢查約定程序常量檢查文檔（在測試代碼的時候使用斷言也是可接受的，是一種很方便的單元測試方法，你接受這些測試在用-O標志運行時不會做任何事。我有時在代碼里使用assertFalse來標記沒有寫完的代碼分支，我希望這些代碼運行失敗。盡管拋出NotImplementedError可能會更好。）關於斷言的意見有很多，因為它能確保代碼的正確性。如果你確定代碼是正確的，那麼就沒有用斷言的必要了，因為他們從來不會運行失敗，你可以直接移除這些斷言。如果你確定檢查會失敗，那麼如果你不用斷言，代碼就會通過編譯並忽略你的檢查。在以上兩種情況下會很有意思，當你比較肯定代碼但是不是絕對肯定時。可能你會錯過一些非常古怪的情況。在這個情況下，額外的運行時檢查能幫你確保任何錯誤都會盡早地被捕捉到。另一個好的使用斷言的方式是檢查程序的不變數。一個不變數是一些你需要依賴它為真的情況，除非一個bug導致它為假。如果有bug，最好能夠盡早發現，所以我們為它進行一個測試，但是又不想減慢代碼運行速度。所以就用斷言，因為它能在開發時打開，在產品階段關閉。一個非變數的例子可能是，如果你的函數希望在它開始時有資料庫的連接，並且承諾在它返回的時候仍然保持連接，這就是函數的不變數：defsome_function(arg):assertnotDB.closed()#codegoeshereassertnotDB.closed()returnresult斷言本身就是很好的注釋，勝過你直接寫注釋：#whenwereachhere,weknowthatn>2你可以通過添加斷言來確保它：assertn>2斷言也是一種防禦型編程。你不是讓你的代碼防禦現在的錯誤，而是防止在代碼修改後引發的錯誤。理想情況下，單元測試可以完成這樣的工作，可是需要面對的現實是，它們通常是沒有完成的。人們可能在提交代碼前會忘了運行測試代碼。有一個內部檢查是另一個阻擋錯誤的防線，尤其是那些不明顯的錯誤，卻導致了代碼出問題並且返回錯誤的結果。加入你有一些if…elif的語句塊，你知道在這之前一些需要有一些值：#targetisexpectedtobeoneofx,y,orz,andnothingelse.iftarget==x:run_x_code()eliftarget==y:run_y_code()else:run_z_code()假設代碼現在是完全正確的。但它會一直是正確的嗎？依賴的修改，代碼的修改。如果依賴修改成target=w會發生什麼，會關繫到run_w_code函數嗎？如果我們改變了代碼，但沒有修改這里的代碼，可能會導致錯誤的調用run_z_code函數並引發錯誤。用防禦型的方法來寫代碼會很好，它能讓代碼運行正確，或者立馬執行錯誤，即使你在未來對它進行了修改。在代碼開頭的注釋很好的一步，但是人們經常懶得讀或者更新注釋。一旦發生這種情況，注釋會變得沒用。但有了斷言，我可以同時對代碼塊的假設書寫文檔，並且在它們違反的時候觸發一個干凈的錯誤asserttargetin(x,y,z)iftarget==x:run_x_code()eliftarget==y:run_y_code()else:asserttarget==zrun_z_code()這樣，斷言是一種防禦型編程，同時也是一種文檔。我想到一個更好的方案：iftarget==x:run_x_code()eliftarget==y:run_y_code()eliftarget==z:run_z_code()else:#Thiscanneverhappen.("anunexpectederroroccurred")按約定進行設計是斷言的另一個好的用途。我們想像函數與調用者之間有個約定，比如下面的：「如果你傳給我一個非空字元串，我保證傳會字元串的第一個字母並將其大寫。」如果約定被函數或調用這破壞，代碼就會出問題。我們說函數有一些前置條件和後置條件，所以函數就會這么寫：deffirst_upper(astring):assertisinstance(astring,str)andlen(astring)>0result=astring[0].upper()assertisinstance(result,str)andlen(result)==1assertresult==result.upper()returnresult按約定設計的目標是為了正確的編程，前置條件和後置條件是需要保持的。這是斷言的典型應用場景，因為一旦我們發布了沒有問題的代碼到產品中，程序會是正確的，並且我們能安全的移除檢查。下面是我建議的不要用斷言的場景：不要用它測試用戶提供的數據不要用斷言來檢查你覺得在你的程序的常規使用時會出錯的地方。斷言是用來檢查非常罕見的問題。你的用戶不應該看到任何斷言錯誤，如果他們看到了，這是一個bug，修復它。有的情況下，不用斷言是因為它比精確的檢查要短，它不應該是懶碼農的偷懶方式。不要用它來檢查對公共庫的輸入參數，因為它不能控制調用者，所以不能保證調用者會不會打破雙方的約定。不要為你覺得可以恢復的錯誤用斷言。換句話說，不用改在產品代碼里捕捉到斷言錯誤。不要用太多斷言以至於讓代碼很晦澀。

Ⅹ python怎麼判斷mysql中是否存在某個表

下面代碼示例中的exist_of_table(table_name)是個人自寫的一個方法：

即city表已經存在。

僅供參考！