Мне нравится Python , а также мне нравится PostgreSQL . И вот я подумал — ей, а почему бы не использовать их вместе? 🙂 Для работы с PostgreSQL в мире Python большой популярностью пользуется пакет psycopg2. Но он, по всей видимости, до сих пор не поддерживает prepared statements. Поэтому для своих задач я пока что остановился на чуть менее популярном пакете py-postgresql. Этот пакет, как я понимаю, поддерживает все, что нужно.
Дополнение: Выяснилось, что py-postgresql не работает с последними версиями PostgreSQL. См заметку Работа с PostgreSQL на Python с помощью psycopg2 .
Ставится он, как обычно, через pip. Например (но лучше пользоваться virtualenv ):
При изучении новой библиотеки сначала я пытаюсь поделать с ней что-нибудь в REPL. Далее я опускаю приглашение REPL’а, которое >>> .
Создание новой сессии:
db = postgresql. open ( ‘pq://postgres:postgres@localhost:5432/mydb’ )
В реальных скриптах, конечно же, не забываем использовать конструкцию with .
Создание схемы, выполнение простых запросов:
«login CHAR(64), password CHAR(64))» )
Создание prepared statement и выполнение INSERT-запроса:
ins ( «afiskon» , «123» )
# (‘INSERT’, 1)
ins ( «eax» , «456» )
# (‘INSERT’, 1)
Выполнение SELECT-запроса (делаем trim, так как varchar дополняется пробелами):
# [(1, ‘afiskon’, ‘123’), (2, ‘eax’, ‘456’)]
К полям можно обращаться как по номерам, так и по именам:
users [ 0 ] [ 0 ]
# 1
users [ 0 ] [ «id» ]
# 1
users [ 0 ] [ «login» ] . strip ( )
# ‘afiskon’
Выполнение UPDATE- и DELETE-запросов:
update ( «eax» , «789» )
# (‘UPDATE’, 1)
delete = db. prepare ( «DELETE FROM users WHERE id = $1» )
delete ( 3 )
# (‘DELETE’, 0)
db. query ( «DELETE FROM users WHERE id = 3» )
# (‘DELETE’, 0)
Пример выполнения транзакции:
db. query ( «SELECT id FROM users» )
# [(1,), (2,)]
Пример выполнения rollback:
db. query ( «SELECT id FROM users» )
xact. rollback ( )
Вызов хранимых процедур:
ver ( )
# ‘PostgreSQL 9.5 …’
Работа с курсорами:
«SELECT id, trim(login) FROM users» )
c = db. cursor_from_id ( «my_cursor» )
c. read ( )
# [(1, ‘afiskon’), (2, ‘eax’)]
c. read ( )
# []
c. close ( )
Можно ограничить количество считываемых элементов:
Попробуйте заполнить таблицу таким образом и повторить эксперимент:
ins ( «user» + str ( i ) , «pass» + str ( i ) )
И напоследок рассмотрим наброски типа более гибкой альтернативы pgbench:
import time
import threading
import postgresql
testtime = 10
nthreads = 4
def worker ( ) :
nqueries = 0
with postgresql. open ( ‘pq://eax@192.168.111.222/eax’ ) as db:
query = db. prepare ( «SELECT * FROM themes WHERE id = 1» )
starttime = time . time ( )
while time . time ( ) — starttime < testtime:
query ( )
nqueries = nqueries + 1
print ( «Thread » + str ( threading . get_ident ( ) ) + » — total » +
str ( nqueries ) + » queries executed» )
for i in range ( nthreads ) :
t = threading . Thread ( target = worker )
t. start ( )
Ссылки по теме:
- https://pypi.python.org/pypi/py-postgresql ;
- http://pythonhosted.org/py-postgresql/ ;
- https://wiki.postgresql.org/wiki/Python ;
А как вы нынче работаете с базами данных на Python?
Дополнение: Пишем REST-сервис на Python с использованием Flask
