Как работать с postgresql в python

Работа с PostgreSQL в Python

PostgreSQL — одна из самых продвинутых и широко используемых систем управления реляционными базами данных. Он чрезвычайно популярен по многим причинам, среди которых есть открытый код, его расширяемость и способность обрабатывать различные типы приложений и различные нагрузки.

С помощью Python вы можете легко установить соединение с вашей базой данных PostgreSQL. Существует множество драйверов Python для PostgreSQL, наиболее популярным из которых является «psycopg». Текущая версия — psycopg2.

В этой статье мы обсудим, как получить доступ к базе данных PostgreSQL в Python с помощью драйвера psycopg2.

Модуль psycopg2

Мы можем интегрировать Postgres с Python, используя модуль psycopg2. psycopg2 — это адаптер базы данных Postgres для Python. Чтобы использовать этот модуль, вы должны сначала установить его. Это можно сделать с помощью команды pip , как показано ниже:

$ pip3 install psycopg2

Обратите внимание, что я использую Python 3.5, поэтому я использовал pip3 вместо pip .

После установки модуля вы можете использовать его для подключения к вашей базе данных в вашем приложении.

Подключение к базе данных

Чтобы подключиться к вашей базе данных, вы должны сначала создать объект подключения, представляющий базу данных. Затем вы должны создать объект курсора, чтобы помочь вам в выполнении ваших операторов SQL.

В следующем примере показано, как установить соединение с базой данных с именем «postgres»:

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully")

В результате получим:

Database opened successfully

Ниже приведен список параметров, которые были переданы методу connect() :

• database : Имя базы данных, к которой нужно подключиться.
• user : Имя пользователя, которое будет использоваться для аутентификации.
• password : Пароль базы данных для пользователя.
• host : Адрес сервера базы данных. Например, имя домена, «localhost» или IP-адрес.
• port : Номер порта. Если вы не предоставите это, будет использоваться значение по умолчанию, а именно 5432.

Обратите внимание, что значения для вышеуказанных параметров должны быть правильными, чтобы соединение было успешным. Если нет, то будет сгенерировано исключение. Вывод в приведенном выше коде показывает, что соединение с базой данных установлено успешно.

Создание таблицы

Чтобы создать таблицу Postgres в Python, мы используем оператор SQL CREATE TABLE . Этот запрос должен быть выполнен после установления соединения с базой данных. Мы также создаем объект курсора, вызывая метод cursor() , который принадлежит объекту connection . Этот объект cursor используется для фактического выполнения ваших команд.

Затем мы вызываем метод execute() объекта cursor , чтобы помочь нам в создании таблицы. Наконец, нам нужно зафиксировать и закрыть соединение. «Фиксация» соединения говорит драйверу о необходимости посылать команды в базу данных.

Следующий пример демонстрирует это:

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully")cur = con.cursor() cur.execute('''CREATE TABLE STUDENT (ADMISSION INT PRIMARY KEY NOT NULL, NAME TEXT NOT NULL, AGE INT NOT NULL, COURSE CHAR(50), DEPARTMENT CHAR(50));''') print("Table created successfully") con.commit() con.close()

В результате получим:

Database opened successfully Table created successfully

Этот метод commit() помогает нам применить изменения, которые мы внесли в базу данных, и эти изменения не могут быть отменены, если commit() выполнится успешно. Метод close() закрывает соединение с базой данных.

На данный момент мы создали таблицу с 4 столбцами, каждый из которых имеет различные типы данных. Приведенный выше вывод показывает, что таблица была успешно создана.

Вставка данных

Мы можем вставить одну запись или несколько записей в таблицу базы данных Postgres. Опять же, мы должны сначала установить соединение с сервером базы данных, вызвав функцию connect() . Затем мы должны создать объект курсора, вызвав метод cursor() . Наконец, мы должны выполнить инструкцию INSERT через метод execute() , чтобы добавить данные в таблицу.

Вот пример этого в действии:

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully") cur = con.cursor() cur.execute( "INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3420, 'John', 18, 'Computer Science', 'ICT')" ) con.commit() print("Record inserted successfully") con.close()

В результате получим:

Database opened successfully Record inserted successfully

После запуска этого кода мы вставили одну запись в нашу таблицу базы данных. Это было сделано путем указания имени таблицы, а также столбцов, в которые нам нужно вставить данные. Мы также можем вставить несколько записей одной командой. Например:

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully") cur = con.cursor()cur.execute( "INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3419, 'Abel', 17, 'Computer Science', 'ICT')" ) cur.execute( "INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3421, 'Joel', 17, 'Computer Science', 'ICT')" ) cur.execute( "INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3422, 'Antony', 19, 'Electrical Engineering', 'Engineering')" ) cur.execute( "INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3423, 'Alice', 18, 'Information Technology', 'ICT')" ) con.commit() print("Records inserted successfully") con.close()

В результате получим:

Database opened successfully Records inserted successfully

Поскольку метод commit() не вызывается до тех пор, пока мы не «выполним» все операторы INSERT , несколько записей вставляются с помощью одного вызова метода commit() .

Извлечение данных

Вы можете выбрать данные из базы данных Postgres и просмотреть записи таблицы. Сначала вы должны установить соединение с базой данных, используя функцию connect() . Затем следует создать новый курсор, вызвав метод cursor() . Созданный объект курсора можно затем использовать для выполнения оператора запроса данных из базы данных SELECT .

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully")cur = con.cursor() cur.execute("SELECT admission, name, age, course, department from STUDENT") rows = cur.fetchall() for row in rows: print("ADMISSION =", row[0]) print("NAME =", row[1]) print("AGE =", row[2]) print("COURSE =", row[3]) print("DEPARTMENT =", row[4], "\n") print("Operation done successfully") con.close()

В результате получим:

Database opened successfully ADMISSION = 3420 NAME = John AGE = 18 COURSE = Computer Science DEPARTMENT = ICT ADMISSION = 3419 NAME = Abel AGE = 17 COURSE = Computer Science DEPARTMENT = ICT ADMISSION = 3421 NAME = Joel AGE = 17 COURSE = Computer Science DEPARTMENT = ICT ADMISSION = 3422 NAME = Antony AGE = 19 COURSE = Electrical Engineering DEPARTMENT = Engineering ADMISSION = 3423 NAME = Alice AGE = 18 COURSE = Information Technology DEPARTMENT = ICT Operation done successfully

Здесь мы извлекли данные из базы данных, указав таблицу и имена столбцов, которые нам нужно извлечь из таблицы базы данных. Эти данные возвращаются нам в виде списка кортежей, причем список «верхнего уровня» представляет собой строки данных. Тогда каждая строка является кортежем данных столбца. Если строки для запроса не возвращаются, тогда возвращается пустой список fetchall() .

Обновление таблиц

Мы можем обновить или изменить детали записи, которая уже была вставлена ​​в таблицу базы данных. Сначала мы должны установить соединение с базой данных, используя метод connect() . Далее мы вызываем функцию cursor() для создания объекта курсора. Наконец, мы запускаем метод execute() для выполнения оператора UPDATE с входными значениями.

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully") cur = con.cursor() cur.execute("UPDATE STUDENT set AGE = 20 where ADMISSION = 3420") con.commit() print("Total updated rows:", cur.rowcount) cur.execute("SELECT admission, age, name, course, department from STUDENT") rows = cur.fetchall() for row in rows: print("ADMISSION =", row[0]) print("NAME =", row[1]) print("AGE =", row[2]) print("COURSE =", row[2]) print("DEPARTMENT =", row[3], "\n") print("Operation done successfully") con.close()

В результате получим:

Database opened successfully Total updated rows: 1 ADMISSION = 3419 NAME = 17 AGE = Abel COURSE = Abel DEPARTMENT = Computer Science ADMISSION = 3421 NAME = 17 AGE = Joel COURSE = Joel DEPARTMENT = Computer Science ADMISSION = 3422 NAME = 19 AGE = Antony COURSE = Antony DEPARTMENT = Electrical Engineering ADMISSION = 3423 NAME = 18 AGE = Alice COURSE = Alice DEPARTMENT = Information Technology ADMISSION = 3420 NAME = 20 AGE = John COURSE = John DEPARTMENT = Computer Science Operation done successfully

В приведенном выше примере мы обновили значение столбца AGE для всех строк, для которых установлено значение ADMISSION 3420. После выполнения обновления мы извлекаем эти данные, чтобы убедиться, что соответствующие строки / столбцы были обновлены.

Удаление строк

Чтобы удалить запись из таблицы базы данных Postgres, мы должны сначала установить соединение с сервером базы данных. Во-вторых, объект курсора должен быть создан путем вызова функции cursor() . Затем мы запускаем оператор DELETE для выполнения удаления.

import psycopg2 con = psycopg2.connect( database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432" ) print("Database opened successfully") cur = con.cursor()cur.execute("DELETE from STUDENT where ADMISSION=3420;") con.commit() print("Total deleted rows:", cur.rowcount) cur.execute("SELECT admission, name, age, course, department from STUDENT") rows = cur.fetchall() for row in rows: print("ADMISSION =", row[0]) print("NAME =", row[1]) print("AGE =", row[2]) print("COURSE =", row[3]) print("DEPARTMENT =", row[4], "\n") print("Deletion successful") con.close()

В результате получим:

Database opened successfully Total deleted rows: 1 ADMISSION = 3419 NAME = Abel AGE = 17 COURSE = Computer Science DEPARTMENT = ICT ADMISSION = 3421 NAME = Joel AGE = 17 COURSE = Computer Science DEPARTMENT = ICT ADMISSION = 3422 NAME = Antony AGE = 19 COURSE = Electrical Engineering DEPARTMENT = Engineering ADMISSION = 3423 NAME = Alice AGE = 18 COURSE = Information Technology DEPARTMENT = ICT Deletion successful

В этом примере мы удалили все записи, в которых регистрационный номер учащегося равен 3420, что в данном случае составляет всего одну строку. После извлечения данных с помощью SELECT мы видим, что эта запись не является частью вышеприведенного вывода, подтверждая, что она была удалена из базы данных.

Заключение

В Python есть разные способы доступа к базе данных PostgreSQL. Существует много драйверов баз данных для Python, которые мы можем использовать для этой цели, но psycopg — самый популярный. В этой статье мы показали, как установить модуль, установить соединение с базой данных PostgreSQL и выполнить распространенные SQL-запросы с использованием кода Python.

Работа с PostgreSQL в Python

17 Ноя. 2018 , Python, 256489 просмотров, How to Work with PostgreSQL in Python

PostgreSQL, пожалуй, это самая продвинутая реляционная база данных в мире Open Source Software. По своим функциональным возможностям она не уступает коммерческой БД Oracle и на голову выше собрата MySQL.

Если вы создаёте на Python веб-приложения, то вам не избежать работы с БД. В Python самой популярной библиотекой для работы с PostgreSQL является psycopg2. Эта библиотека написана на Си на основе libpq.

Установка

Тут всё просто, выполняем команду:

pip install psycopg2

Для тех, кто не хочет ставить пакет прямо в системный python, советую использовать pyenv для отдельного окружения. В Unix системах установка psycopg2 потребует наличия вспомогательных библиотек (libpq, libssl) и компилятора. Чтобы избежать сборки, используйте готовый билд:

pip install psycopg2-binary 

Но для production среды разработчики библиотеки рекомендуют собирать библиотеку из исходников.

Начало работы

Для выполнения запроса к базе, необходимо с ней соединиться и получить курсор:

import psycopg2 conn = psycopg2.connect(dbname='database', user='db_user', password='mypassword', host='localhost') cursor = conn.cursor() 

Через курсор происходит дальнейшее общение в базой.

cursor.execute('SELECT * FROM airport LIMIT 10') records = cursor.fetchall() . cursor.close() conn.close() 

После выполнения запроса, получить результат можно несколькими способами:

• cursor.fetchone() — возвращает 1 строку
• cursor.fetchall() — возвращает список всех строк
• cursor.fetchmany(size=5) — возвращает заданное количество строк

Также курсор является итерируемым объектом, поэтому можно так:

for row in cursor: print(row) 

Хорошей практикой при работе с БД является закрытие курсора и соединения. Чтобы не делать это самому, можно воспользоваться контекстным менеджером:

 from contextlib import closing with closing(psycopg2.connect(. )) as conn: with conn.cursor() as cursor: cursor.execute('SELECT * FROM airport LIMIT 5') for row in cursor: print(row) 

По умолчанию результат приходит в виде кортежа. Кортеж неудобен тем, что доступ происходит по индексу (изменить это можно, если использовать NamedTupleCursor ). Если хотите работать со словарём, то при вызове .cursor передайте аргумент cursor_factory :

from psycopg2.extras import DictCursor with psycopg2.connect(. ) as conn: with conn.cursor(cursor_factory=DictCursor) as cursor: . 

Формирование запросов

Зачастую в БД выполняются запросы, сформированные динамически. Psycopg2 прекрасно справляется с этой работой, а также берёт на себя ответственность за безопасную обработку строк во избежание атак типа SQL Injection:

cursor.execute('SELECT * FROM airport WHERE city_code = %s', ('ALA', )) for row in cursor: print(row) 

Метод execute вторым аргументом принимает коллекцию (кортеж, список и т.д.) или словарь. При формировании запроса необходимо помнить, что:

• Плейсхолдеры в строке запроса должны быть %s , даже если тип передаваемого значения отличается от строки, всю работу берёт на себя psycopg2.
• Не нужно обрамлять строки в одинарные кавычки.
• Если в запросе присутствует знак %, то его необходимо писать как %%.

Именованные аргументы можно писать так:

>>> cursor.execute('SELECT * FROM engine_airport WHERE city_code = %(city_code)s', ) . 

Модуль psycopg2.sql

Начиная с версии 2.7, в psycopg2 появился модуль sql. Его цель — упростить и обезопасить работу при формировании динамических запросов. Например, метод execute курсора не позволяет динамически подставить название таблицы.

>>> cursor.execute('SELECT * FROM %s WHERE city_code = %s', ('airport', 'ALA')) psycopg2.ProgrammingError: ОШИБКА: ошибка синтаксиса (примерное положение: "'airport'") LINE 1: SELECT * FROM 'airport' WHERE city_code = 'ALA' 

Это можно обойти, если сформировать запрос без участия psycopg2, но есть высокая вероятность оставить брешь (привет, SQL Injection!). Чтобы обезопасить строку, воспользуйтесь функцией psycopg2.extensions.quote_ident , но и про неё легко забыть.

from psycopg2 import sql . >>> with conn.cursor() as cursor: columns = ('country_name_ru', 'airport_name_ru', 'city_code') stmt = sql.SQL('SELECT <> FROM <> LIMIT 5').format( sql.SQL(',').join(map(sql.Identifier, columns)), sql.Identifier('airport') ) cursor.execute(stmt) for row in cursor: print(row) ('Французская Полинезия', 'Матайва', 'MVT') ('Индонезия', 'Матак', 'MWK') ('Сенегал', 'Матам', 'MAX') ('Новая Зеландия', 'Матамата', 'MTA') ('Мексика', 'Матаморос', 'MAM') 

Транзакции

По умолчанию транзакция создаётся до выполнения первого запроса к БД, и все последующие запросы выполняются в контексте этой транзакции. Завершить транзакцию можно несколькими способами:

• закрыв соединение conn.close()
• удалив соединение del conn
• вызвав conn.commit() или conn.rollback()

Старайтесь избегать длительных транзакций, ни к чему хорошему они не приводят. Для ситуаций, когда атомарные операции не нужны, существует свойство autocommit для connection класса. Когда значение равно True , каждый вызов execute будет моментально отражен на стороне БД (например, запись через INSERT).

with conn.cursor() as cursor: conn.autocommit = True values = [ ('ALA', 'Almaty', 'Kazakhstan'), ('TSE', 'Astana', 'Kazakhstan'), ('PDX', 'Portland', 'USA'), ] insert = sql.SQL('INSERT INTO city (code, name, country_name) VALUES <>').format( sql.SQL(',').join(map(sql.Literal, values)) ) cursor.execute(insert) 

Интересные записи:

• Почему Python?
• Celery: начинаем правильно
• Обзор Python 3.9
• Pyenv: удобный менеджер версий python
• Руководство по работе с HTTP в Python. Библиотека requests
• FastAPI, asyncio и multiprocessing
• Работа с MySQL в Python
• Django Channels: работа с WebSocket и не только
• Введение в logging на Python
• Что нового появилось в Django Channels?
• Введение в pandas: анализ данных на Python
• Авторизация через Telegram в Django и Python
• Как написать Telegram бота: практическое руководство
• Разворачиваем Django приложение в production на примере Telegram бота
• Python-RQ: очередь задач на базе Redis
• Django, RQ и FakeRedis
• Интеграция Trix editor в Django
• Итоги первой встречи Python программистов в Алматы
• Обзор Python 3.8
• Участие в подкасте TalkPython
• Строим Data Pipeline на Python и Luigi
• Авторизация через Telegram в Django приложении
• Видео презентации ETL на Python

Базы данных в Python: как подключить PostgreSQL и что это такое

Во время разработки приложений часто нужно подключать и использовать базы данных для хранения информации. Самая распространенная база данных — PostgreSQL, поэтому мы расскажем, как работать в Python именно с ней. Для этого существует множество модулей, например:

Мы расскажем именно про модуль Psycopg2. И выбрали мы его по таким причинам:

• Распространенность — Psycopg2 использует большинство фреймворков Python
• Поддержка — Psycopg2 активно развивается и поддерживает основные версии Python
• Многопоточность — Psycopg2 позволяет нескольким потокам поддерживать одно и то же соединение

Python-разработчик — с нуля до трудоустройства за 10 месяцев

• Постоянная поддержка от наставника и учебного центра
• Помощь с трудоустройством
• Готовое портфолио к концу обучения
• Практика с первого урока

Вы получите именно те инструменты и навыки, которые позволят вам найти работу

Установка Psycopg2

Для начала работы с модулем достаточно установить пакет при помощи pip:

install psycopg2-binary 

Если в вашем проекте используется poetry, то при первоначальной настройке проекта нужно добавить psycopg2-binary в зависимости. Для добавления в уже существующий проект воспользуйтесь командой:

Использование Psycopg2

Подключение к БД:

Для подключения к существующей базе данных необходимо знать основную информацию о вашей БД. Если вы не знаете, где ее взять, то пройдите сначала наш большой курс по Основам баз данных:

• Username — имя пользователя, которое вы используете для работы с PostgreSQL
• Password — пароль, который используется пользователем
• Host Name — имя сервера или IP-адрес, на котором работает PostgreSQL
• Database Name — имя базы данных, к которой мы подключаемся.

Для подключения к базе данных мы используем метод connect() , которому в качестве аргументов передаются вышеперечисленные данные:

import psycopg2 try: # пытаемся подключиться к базе данных conn = psycopg2.connect(dbname='test', user='postgres', password='secret', host='host') except: # в случае сбоя подключения будет выведено сообщение в STDOUT print('Can`t establish connection to database') 

Также подключение к базе данных может осуществляться с помощью Connection URI:

import psycopg2 try: # пытаемся подключиться к базе данных conn = psycopg2.connect('postgresql://user:password@host:port/database_name') except: # в случае сбоя подключения будет выведено сообщение в STDOUT print('Can`t establish connection to database') 

Читайте также: Вышел Python 3.11.0. В два раза быстрее, c детальным описанием ошибок и кучей новых типов

Взаимодействие Python с PostgreSQL

Итак, подключение к базе данных успешно выполнено. Дальше мы будем взаимодействовать с ней через объект cursor , который можно получить через метод cursor() объекта соединения. Он помогает выполнять SQL-запросы из Python.

# получение объекта курсора cursor = conn.cursor() 

С помощью cursor происходит передача запросов базе данных:

# Получаем список всех пользователей cursor.execute('SELECT * FROM users') all_users = cursor.fetchall() cursor.close() # закрываем курсор conn.close() # закрываем соединение 

Для получения результата после выполнения запроса используются следующие команды:

• cursor.fetchone() — вернуть одну строку
• cursor.fetchall() — вернуть все строки
• cursor.fetchmany(size=10) — вернуть указанное количество строк

Хорошей практикой при работе с базой данных является закрытие объекта cursor и соединения с базой. Для автоматизации этого процесса удобно взаимодействовать через контекстный менеджер, используя конструкцию with :

with conn.cursor as curs: curs.execute('SELECT * FROM users') all_users = curs.fetchall() 

В тот момент, когда объект cursor выходит за пределы конструкции with , происходит его закрытие и освобождение связанных с ним ресурсов.

По умолчанию результат возвращается в виде кортежа. Такое поведение возможно изменить, передав параметр cursor_factory в момент открытия объекта cursor , например, использовать NamedTupleCursor. Это вернет данные в виде именованного кортежа:

from psycopg2.extras import NamedTupleCursor # … with conn.cursor(cursor_factory=NamedTupleCursor) as curs: curs.execute('SELECT * FROM users WHERE name=%s', (name='Alfred')) alfred = curs.fetchone() alfred # (id=10, name='Alfred', age='90') # … 

Выполнение запросов

Psycopg2 преобразует переменные Python в SQL значения с учетом их типа. Все стандартные типы Python адаптированы для правильного представления в SQL.

Передача параметров в SQL-запрос происходит с помощью подстановки плейсхолдеров %s и цепочки значений в качестве второго аргумента функции:

with conn.cursor() as curs: curs.execute('SELECT id, name FROM users WHERE name=%s', ('John',)) curs.fetchall() # … with conn.cursor() as curs: curs.execute(INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s), ('John', 19)) # … conn.close() 

Подстановка значений в SQL-запрос используется для того, чтобы избежать атак типа SQL Injection. Также несколько полезных советов по построению запросов:

• Плейсхолдер должен быть %s даже если тип подставляемого значения отличается от строки
• Не заключайте плейсходер в кавычки
• Если в запросе используется знак % , он должен быть указан как %%

Профессия «Python-разработчик»

• Изучите Python — язык с простым и понятным синтаксисом
• Научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения
• Освойте популярный фреймворк Python — Django
• Разберитесь в базах данных и научитесь управлять ими с помощью SQL

Введение в PostgreSQL с Python +Psycopg2

Это руководство по PostgreSQL в Python описывает, как использовать модуль Psycopg2 для подключения к PostgreSQL, выполнения SQL-запросов и других операций с базой данных.

Здесь не инструкции по установки локального сервера, так как это не касается python. Скачайте и установите PostgreSQL с официального сайта https://www.postgresql.org/download/. Подойдут версии 10+, 11+, 12+.

Вот список разных модулей Python для работы с сервером базы данных PostgreSQL:

• Psycopg2,
• pg8000,
• py-postgreql,
• PyGreSQL,
• ocpgdb,
• bpsql,
• SQLAlchemy. Для работы SQLAlchemy нужно, чтобы хотя бы одно из перечисленных выше решений было установлено.

Примечание: все модули придерживаются спецификации Python Database API Specification v2.0 (PEP 249). Этот API разработан с целью обеспечить сходство разных модулей для доступа к базам данных из Python. Другими словами, синтаксис, методы и прочее очень похожи во всех этих модулях.

В этом руководстве будем использовать Psycopg2, потому что это один из самых популярных и стабильных модулей для работы с PostgreSQL:

• Он используется в большинстве фреймворков Python и Postgres;
• Он активно поддерживается и работает как с Python 3, так и с Python 2;
• Он потокобезопасен и спроектирован для работы в многопоточных приложениях. Несколько потоков могут работать с одним подключением.

В этом руководстве пройдемся по следующим пунктам:

• Установка Psycopg2 и использование его API для доступа к базе данных PostgreSQL;
• Вставка, получение, обновление и удаление данных в базе данных из приложения Python;
• Дальше рассмотрим управление транзакциями PostgreSQL, пул соединений и методы обработки исключений, что понадобится для разработки сложных программ на Python с помощью PostgreSQL.

Установка Psycopg2 с помощью pip

Для начала нужно установить текущую версию Psycopg2 для использования PostgreSQL в Python. С помощью команды pip можно установить модуль в любую операцию систему: Windows, macOS, Linux:

pip install psycopg2

Также можно установить конкретную версию программы с помощью такой команды:

pip install psycopg2=2.8.6

Если возникает ошибка установки, например «connection error: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:598)», то ее можно решить, сделав files.pythonhosted.org доверенным хостом:

python -m pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org --trusted-host pypi.python.org psycopg2 

Модуль psycopg2 поддерживает:

• Python 2.7 и Python 3, начиная с версии 3.4.
• Сервер PostgreSQL от 7.4 до 12.
• Клиентскую библиотеку PostgreSQL от 9.1.

Проверка установки Psycopg2

После запуска команды должны появиться следующие сообщения:

• Collecting psycopg2
• Downloading psycopg2-2.8.6
• Installing collected packages: psycopg2
• Successfully installed psycopg2-2.8.6

При использовании anaconda подойдет следующая команда.

conda install -c anaconda psycopg2

Подключение к базе данных PostgreSQL из Python

В этом разделе рассмотрим, как подключиться к PostgreSQL из Python с помощью модуля Psycopg2.

Вот какие аргументы потребуются для подключения:

• Имя пользователя: значение по умолчанию для базы данных PostgreSQL – postgres.
• Пароль: пользователь получает пароль при установке PostgreSQL.
• Имя хоста: имя сервера или IP-адрес, на котором работает база данных. Если она запущена локально, то нужно использовать localhost или 127.0.0.0.
• Имя базы данных: в этом руководстве будем использовать базу postgres_db .

Шаги для подключения:

• Использовать метод connect() с обязательными параметрами для подключения базы данных.
• Создать объект cursor с помощью объекта соединения, который возвращает метод connect . Он нужен для выполнения запросов.
• Закрыть объект cursor и соединение с базой данных после завершения работы.
• Перехватить исключения, которые могут возникнуть в процессе.

Создание базы данных PostgreSQL с Psycopg2

Для начала создадим базу данных на сервере. Во время установки PostgreSQL вы указывали пароль, его нужно использовать при подключении.

 
import psycopg2 
from psycopg2 import Error 
from psycopg2.extensions import ISOLATION_LEVEL_AUTOCOMMIT try: 
# Подключение к существующей базе данных 
connection = psycopg2.connect(user="postgres", 
# пароль, который указали при установке PostgreSQL 
password="1111", 
host="127.0.0.1", 
port="5432") 
connection.set_isolation_level(ISOLATION_LEVEL_AUTOCOMMIT) 
# Курсор для выполнения операций с базой данных 
cursor = connection.cursor() 
sql_create_database = 'create database postgres_db' 
cursor.execute(sql_create_database) except (Exception, Error) as error: 
print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error) 
finally: 
if connection: 
cursor.close() 
connection.close() 
print("Соединение с PostgreSQL закрыто") 

Пример кода для подключения к базе данных PostgreSQL из Python
Для подключения к базе данных PostgreSQL и выполнения SQL-запросов нужно знать название базы данных. Ее нужно создать прежде чем пытаться выполнить подключение.
 
import psycopg2 
from psycopg2 import Error 
 
try: 
# Подключение к существующей базе данных 
connection = psycopg2.connect(user="postgres", 
# пароль, который указали при установке PostgreSQL 
password="1111", 
host="127.0.0.1", 
port="5432", 
database="postgres_db") 
 
# Курсор для выполнения операций с базой данных 
cursor = connection.cursor() 
# Распечатать сведения о PostgreSQL 
print("Информация о сервере PostgreSQL") 
print(connection.get_dsn_parameters(), "\n") 
# Выполнение SQL-запроса 
cursor.execute("SELECT version();") 
# Получить результат 
record = cursor.fetchone() 
print("Вы подключены к - ", record, "\n") 
 
except (Exception, Error) as error: 
print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error) 
finally: 
if connection: 
cursor.close() 
connection.close() 
print("Соединение с PostgreSQL закрыто") 

После подключения появится следующий вывод:
Информация о сервере PostgreSQL Вы подключены к - ('PostgreSQL 10.13, compiled by Visual C++ build 1800, 64-bit',) Соединение с PostgreSQL закрыто
Разбор процесса подключения в деталях
import psycopg2 — Эта строка импортирует модуль Psycopg2 в программу. С помощью классов и методов модуля можно взаимодействовать с базой.
from psycopg2 import Error — С помощью класса Error можно обрабатывать любые ошибки и исключения базы данных. Это сделает приложение более отказоустойчивым. Этот класс также поможет понять ошибку в подробностях. Он возвращает сообщение об ошибке и ее код.
psycopg2.connect() — С помощью метода connect() создается подключение к экземпляру базы данных PostgreSQL. Он возвращает объект подключения. Этот объект является потокобезопасным и может быть использован на разных потоках.
Метод connect() принимает разные аргументы, рассмотренные выше. В этом примере в метод были переданы следующие аргументы: user = "postgres", password = "1111", host = "127.0.0.1", port = "5432", database = "postgres_db" .
cursor = connection.cursor() — С базой данных можно взаимодействовать с помощью класса cursor . Его можно получить из метода cursor() , который есть у объекта соединения. Он поможет выполнять SQL-команды из Python.
Из одного объекта соединения можно создавать неограниченное количество объектов cursor . Они не изолированы, поэтому любые изменения, сделанные в базе данных с помощью одного объекта, будут видны остальным. Объекты cursor не являются потокобезопасными.
После этого выведем свойства соединения с помощью connection.get_dsn_parameters() .
cursor.execute() — С помощью метода execute объекта cursor можно выполнить любую операцию или запрос к базе данных. В качестве параметра этот метод принимает SQL-запрос. Результаты запроса можно получить с помощью fetchone() , fetchmany() , fetchall() .
В этом примере выполняем SELECT version(); для получения сведений о версии PosgreSQL.
Блок try-except-finally — Разместим код в блоке try-except для перехвата исключений и ошибок базы данных.
cursor.close() и connection.close() — Правильно всегда закрывать объекты cursor и connection после завершения работы, чтобы избежать проблем с базой данных.
Создание таблицы PostgreSQL из Python
В этом разделе разберем, как создавать таблицу в PostgreSQL из Python. В качестве примера создадим таблицу Mobile.
Выполним следующие шаги:

Подготовим запрос для базы данных
Подключимся к PosgreSQL с помощью psycopg2.connect() .
Выполним запрос с помощью cursor.execute() .
Закроем соединение с базой данных и объект cursor .

Теперь рассмотрим пример.


Похожие публикации:

Hon hai precision ind co ltd что за устройство
Как вырезать часть строки java
Как установить opencv
На сайте есть ссылка написать нам которая содержит e mail адрес по которому можно отправить