Python文件操作及与数据库的交互-编程知识

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文件操作和数据库交互是Python编程中常见的任务，无论是读取和写入文件，还是与数据库进行数据交互，都是开发中不可或缺的部分。本文将介绍如何在Python中进行文件操作以及如何与数据库进行交互，并提供详细的示例代码。

文件操作

1. 打开文件

在Python中，可以使用open()函数来打开文件。需要指定文件的路径和打开模式，例如读取（'r'）、写入（'w'）、追加（'a'）等。

# 打开文件以供读取
file = open('example.txt', 'r')# 打开文件以供写入
file = open('example.txt', 'w')

2. 读取文件

一旦文件被打开，可以使用read()方法来读取文件内容。

file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()
print(content)
file.close()

3. 写入文件

要将数据写入文件，可以使用write()方法。

file = open('example.txt', 'w')
file.write('Hello, World!')
file.close()

4. 自动关闭文件

为了确保文件在使用后被正确关闭，可以使用with语句来自动关闭文件。

with open('example.txt', 'r') as file:content = file.read()print(content)
# 文件在离开`with`块后会自动关闭

5. 逐行读取文件

还可以使用readline()方法逐行读取文件。

with open('example.txt', 'r') as file:for line in file:print(line)

6. 文件操作的异常处理

在进行文件操作时，建议使用异常处理来处理可能出现的错误。

try:with open('example.txt', 'r') as file:content = file.read()print(content)
except FileNotFoundError:print("文件不存在")
except Exception as e:print("发生错误：", e)

与数据库的交互

1. 连接数据库

在Python中，可以使用各种数据库库来连接和操作数据库。常见的数据库库包括sqlite3（SQLite数据库）、mysql-connector-python（MySQL数据库）、psycopg2（PostgreSQL数据库）等。

import sqlite3# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')

2. 创建表格

要在数据库中创建表格，可以使用SQL语句执行。

# 创建表格
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''CREATE TABLE users(id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT)''')
conn.commit()

3. 插入数据

要插入数据，可以使用SQL语句或预处理语句。

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ('Alice', 'alice@example.com'))
conn.commit()

4. 查询数据

要查询数据，可以执行SQL查询并获取结果。

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:print(row)

5. 更新和删除数据

要更新和删除数据，可以使用SQL语句执行。

# 更新数据
cursor.execute("UPDATE users SET email = ? WHERE name = ?", ('new_email@example.com', 'Alice'))
conn.commit()# 删除数据
cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = ?", ('Alice',))
conn.commit()

6. 关闭数据库连接

完成数据库操作后，不要忘记关闭数据库连接。

# 关闭数据库连接
conn.close()

数据库交互的高级用法

1. 使用ORM框架

ORM（对象关系映射）框架可以将数据库表格映射为Python对象，从而更方便地进行数据库操作。常见的Python ORM框架包括SQLAlchemy和Django ORM。

以下是一个使用SQLAlchemy的示例：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base# 创建数据库引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')# 创建数据表的基类
Base = declarative_base()# 定义数据表类
class User(Base):__tablename__ = 'users'id = Column(Integer, primary_key=True)name = Column(String)email = Column(String)# 创建数据表
Base.metadata.create_all(engine)# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()# 插入数据
new_user = User(name='Bob', email='bob@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.email)

2. 使用事务

事务是数据库操作的一种机制，可以确保一系列操作要么全部成功，要么全部失败。可以使用事务来维护数据的一致性。

# 开始事务
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
conn.execute("BEGIN")try:# 执行一系列操作cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ('Charlie', 'charlie@example.com'))cursor.execute("UPDATE users SET email = ? WHERE name = ?", ('new_email@example.com', 'Alice'))conn.commit()  # 提交事务
except Exception as e:conn.rollback()  # 回滚事务print("发生错误：", e)
finally:conn.close()

3. 批量插入数据

如果要插入大量数据，最好使用批量插入以提高性能。

# 批量插入数据
data = [('Dave', 'dave@example.com'), ('Eve', 'eve@example.com'), ('Frank', 'frank@example.com')]
cursor.executemany("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", data)
conn.commit()

4. 防止SQL注入

请始终谨慎处理用户输入的数据，以防止SQL注入攻击。使用参数化查询或预处理语句可以提高安全性。

# 参数化查询
name = 'Alice'
email = 'alice@example.com'
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", (name, email))# 预处理语句
query = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)"
cursor.execute(query, (name, email))