python集成现有的数据库

最新推荐文章于 2025-04-22 12:15:42 发布

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#python #django #数据库 #工具

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Django的inspectdb工具能自省数据库并生成相应的模型代码，简化开发流程。但也有局限，如自动添加主键、未知字段类型猜测及保留关键字处理。

inspectdb工具自省你配置文件指向的数据库，针对每一个表生成一个Django模型，然后将这些Python模型的代码显示在系统的标准输出里面。

配置好数据库之后，运行如下命令

shell>python manage.py inspectdb > yourSiteDirectory/yourApplication/models.py

很强大，可以省去不少功夫，而且这也比较符合我一贯的逻辑，但是数据库的反向工程总是不会那么的尽如人意的：

1. 如果数据表没有主键的话，django会自说自话的给加上的。

2. 如果碰巧有django不认识的字段类型，他会以TextField来代替，并且会在所生成model字段后面加入Python注释“该字段类型是猜的”。

3. 如果碰巧遇到保留关键字，inspectdb会在每个属性名后附加上_field，并将db_column属性设置为真实的字段名。例如：

for_field = models.IntergerField(db_colum='for')

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Django集成现有数据库和应用程序

HackDyno的博客

09-23

122

同时，通过创建新的应用程序并定义相应的视图函数，你可以将现有的Python代码与Django的框架进行集成，实现更丰富的功能。在Django中，你可以将现有的Python代码作为一个应用程序的一部分，并将其与Django的其他组件进行集成。然后，将现有的Python代码复制到新创建的应用程序目录中，并在应用程序的views.py文件中定义视图函数。如果你希望在Django中使用现有数据库中的数据，你可以通过Django的ORM（对象关系映射）进行查询和操作。

【Python连接数据库基础 8】数据库迁移神器：Alembic vs Django Migrations深度对比与实战

熵数实验室

06-05

1622

在Python开发中，数据库结构的变更是不可避免的。手动执行SQL语句容易出错且难以追踪，而专业的迁移工具能够提供版本控制、自动化执行和团队协作等强大功能。本文将深入对比两大Python数据库迁移工具——Alembic和Django Migrations，从基础概念到实战应用，帮助你彻底掌握数据库迁移的艺术。通过生动的类比和完整的代码示例，你将学会如何选择合适的工具，避免常见陷阱，并在实际项目中优雅地管理数据库变更。

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Django将已有的数据表导入项目当中

NanGe_BoKe

07-16

2312

前提要安装数据库驱动：python2以前版本可以安装mysqldb；python3以后的版本需要安装pymysql 一、建立连接打开项目settings.py,配置数据库信息 DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'test', ...

Django model 加载数据库

qq_37312720的博客

09-17

447

#setting.py中 DATABASES = { 'default': { # 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3'pycharm默认自带的数据库, #'NAME': os.path.join(BASE_DIR, 'db.sqlite3'), 'ENGINE': 'django.db.backen...

python算法常用技巧与内置库

落阳的博客

10-16

1232

python算法常用技巧与内置库近些年随着python的越来越火，python也渐渐成为了很多程序员的喜爱。许多程序员已经开始使用python作为第一语言来刷题。最近我在用python刷题的时候想去找点python的刷题常用库api和刷题技巧来看看。类似于C++的STL库文档一样，但是很可惜并没有找到，于是决定结合自己的刷题经验和上网搜索做一份文档出来，供自己和大家观看查阅。 1.输入输出: 1.1 第一行给定两个值n,m，用空格分割，第一个n决定接下来有n行的输入，m决定每一行有多少个数字，m个数字均

Python连本地MySQL接数据库

weixin_43737594的博客

11-17

448

Python连接MySQL

python2.5连接mysql数据库

cs870101的专栏

04-30

1239

这两天在学习python,想尝试着用python连接数据库，可惜在网上找了半天都没有找到安装mysql-python的方法，尝试过easy-install后来发现，很多人遇到这个问题是因为python版本不一致的问题easy-insall python-mysql安装的是2.6版本。后来，终于找到：MySQL-python-1.2.2.win32-py2.5.exe 安装成功！

精选资源

Python 操作 PostgreSQL 数据库示例【连接、增删改查等】

01-20

PostgreSQL可以使用psycopg2模块与Python集成。 sycopg2是用于Python编程语言的PostgreSQL数据库适配器。 psycopg2是非常小，快速，稳定的。您不需要单独安装此模块，因为默认情况下它会随着Python 2.5.x版本一起...

Python Tornado 集成数据库的步骤

Python编程之道的博客

04-22

1036

在现代 Web 应用开发中，数据库是存储和管理数据的关键组件。Python Tornado 是一个高性能的 Web 框架，集成数据库可以让 Tornado 应用具备数据持久化的能力，能够处理用户的各种数据请求。本文的目的在于详细介绍如何将常见的数据库（如 MySQL、MongoDB 等）集成到 Python Tornado 应用中，涵盖了从环境搭建、代码实现到实际应用的整个过程，帮助开发者掌握 Tornado 与数据库集成的核心技术。

基于Python语言的MySQL数据库操作框架设计源码

10-11

用户可以通过阅读这些文档快速上手框架，并了解如何将框架集成到现有的项目中。 2个批处理脚本（deploy.bat和deploy_g.bat）可能是用于自动化部署过程，帮助用户快速部署框架到生产环境。这在日常工作中可以显著...

一文搞懂如何自己写一个Python库

kfashfasf的博客

03-08

7803

本文基于yourtools库作为演示说明，该库地址https://pypi.org/project/yourtools/GitHub - FearlessPeople/yourtools: Python常用工具类（pip install yourtools)小提示：通过setup.py文件，还可以将你的代码部署到私有Python解释器环境中哟，例如你公司服务器上的Python环境里以上就是编写Python库的步骤，通过这些步骤，你也可以轻松地编写出一个Python库，为自己和其他人提供便利。

搭建python库本地源，克隆python源仓库脚本

lihe758的专栏

04-23

466

【代码】克隆python源仓库。

用pypi制作python库

weixin_26741341的博客

08-18

428

Share your python library to contribute more to the open-source world! 分享您的python库，为开源世界做出更多贡献！ Creating your own Python library could be a fun project that you could do to impress your future employ...

程序员不会告诉你的python本地源创建方法

yanzhaoxun的博客

12-10

536

程序员不会告诉你的python本地源建立方法为什么要本地源建立本地源下载所需依赖库安装包配置成本地源从本地源安装开启python本地源服务器从本地服务器安装Python安装文件为什么要本地源 Python的版本更新很快，其开源库的更新更快。pip freeze的目的就是编好的python软件需要什么依赖源来运行，当前的版本给定格了存在文本里。当需要重新安装时，依赖库照freeze出来的版本下载便是。然而一旦依赖库的原作者抽风，嫌版本旧而从公共源将其删除，则pip freeze出来的requirement文

python矩阵中找满足条件的元素_Python学习第113课——numpy中用条件判断去筛选数组中的元素...

weixin_39785422的博客

11-22

1397

【每天几分钟，从零入门python编程的世界！】之前我们学习了如何在numpy中查找数组元素的方法和技巧，现在我们学习如何用条件判断的方式筛选数组的元素。●numpy中的数组可以直接进行比较直接上代码：运行结果：我们看到，condition打印出来，它的结构和h的结构一样。代码说明：h>6就是h的每一个元素和6一一进行比较，比较的结果无非就是True和False，然后把每一次比较的结果放在h数组的...

python搭配sqlite，轻松搞定本地数据管理

数据耕耘录的博客

06-27

1114

但是如果我们需要对历史数据进行一些对比分析，趋势分析这么办？直接把数据读进去又做一层统计吗？这样虽然问题不大，但是我们打螺丝，虽然不一定找到最好的方法，但是总会有一种更好的办法，这里使用把每天统计到的数据存储在sqlite中，这样就可以很方便的用SQL提取任意口径的数据了。我们先了解下sqlite在python中的基本用法。在对应的项目目录下，直接创建.db后缀的文......

python manage.py inspectdb ＞ models.py，报错误——没有设置默认数据库配置

m0_47943986的博客

10-24

1127

问题处理

Django生成Model表模型（数据库表-＞models.py）

Chuinj的博客

09-03

1341

Django生成Model表模型（数据库表->models.py）

Django 自动生成Models 文件及 python manage.py inspectdb 用法

blog-xiaoh的博客

05-11

4362

python manage.py inspectdb 用法使用inspectdb 反向生成model实体类(可以指定表名转换) 1、python manage.py inspectdb 命令参数 python manage.py inspectdb --database databasename tablename1 tablename2 > 路径/models.py –database 数据库名 : 要转换的数据库配置别名 –database 对应settings.py文件里的DATABASES

python与sql数据库

最新发布

11-30

<think> 首先，用户的问题是关于Python与SQL数据库的交互及操作。系统指令要求我使用中文回答，并确保LaTeX语法正确，包括行内数学表达式用$...$格式，独立公式用$$...$$格式。另外，我必须生成相关问题，并在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。回顾用户提供的引用内容： - 引用[1]: 介绍使用pymysql和pymssql库进行数据库操作。 - 引用[2]: 关于Python文件操作和数据库交互。 - 引用[3]: Python与SQL数据库交互基础及最佳实践。 - 引用[4]: 具体示例连接MySQL数据库并执行操作。 - 引用[5]: 更新数据的示例。用户说：“我想了解Python与SQL数据库的相关信息，如交互、操作等”，所以我需要构建一个全面的回答，涵盖基本概念、库的使用、代码示例等。结构化我的回答： 1. **引言**：简要介绍Python与SQL数据库交互的重要性。 2. **核心库**：介绍常用的库如pymysql, pymssql, 以及其他（如SQLite）。 3. **基本操作**：包括连接数据库、执行查询、插入、更新、删除数据。 4. **代码示例**：提供具体的Python代码示例，参考引用中的例子。 5. **最佳实践**：讨论事务管理、错误处理等。 6. **生成相关问题**：在最后添加相关问题。确保回答结构清晰，帮助用户逐步理解。现在，提炼关键点： - **连接数据库**：使用pymysql.connect()等。 - **游标对象**：创建游标执行SQL命令。 - **执行命令**：如cur.execute()。 - **提交事务**：conn.commit()。 - **关闭连接**：cur.close(), conn.close()。 - **基本操作**：SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE。代码示例需要正确格式化。系统指令要求独立公式用$$...$$格式，但这里是代码块，所以我应该使用代码块格式。系统指令说：“独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段”，但对于代码，我应该使用Markdown代码块，如示例中的： ```python def quick_sort(arr): ... ``` 所以，在回答中，我会用类似方式展示Python代码。添加引用标识：在引用的段落末尾添加[^n]。例如，如果我从引用[4]中提取信息，就在那里添加[^4]。生成相关问题：在最后添加“§§相关问题§§”部分。完整回答结构： 1. 介绍部分。 2. 核心库介绍。 3. 基本操作步骤： - 连接数据库 - 创建游标 - 执行SQL命令 - 处理事务 - 关闭资源 4. 代码示例（如连接MySQL）。 5. 最佳实践。 6. 相关问题。确保使用中文。 </think>### Python与SQL数据库的交互及操作 Python与SQL数据库的交互是开发中常见的任务，涉及数据库连接、数据查询、更新和事务管理。核心是通过库（如pymysql、pymssql）实现Python代码与数据库的通信。以下内容基于引用资料，逐步解释关键操作。 --- #### 1. **核心库介绍** Python使用第三方库连接不同类型的SQL数据库： - **MySQL**：推荐使用`pymysql`库，安装命令：`pip install pymysql`。 - **SQL Server**：使用`pymssql`库，安装命令：`pip install pymssql`。 - **其他数据库**：SQLite（内置`sqlite3`库），PostgreSQL（使用`psycopg2`）。这些库提供一致的API，简化数据库交互[^1][^3]。 #### 2. **基本操作步骤** Python操作SQL数据库的流程包括：连接数据库、创建游标、执行SQL命令、提交事务和关闭资源。以下是详细步骤： - **连接数据库** 使用连接参数建立数据库连接。参数包括主机地址、端口、用户名、密码和数据库名。示例（连接MySQL）： ```python import pymysql db_config = { "host": "127.0.0.1", # 数据库地址 "port": 3306, # 端口号 "user": "admin", # 用户名 "password": "qwe123", # 密码 "db": "stu", # 数据库名 "charset": "utf8" # 字符集 } conn = pymysql.connect(**db_config) # 建立连接 print(conn) # 输出连接对象 ``` 注意：数据库可能对大小写敏感[^4]。 - **创建游标** 游标对象用于执行SQL命令： ```python cur = conn.cursor() # 创建游标 ``` - **执行SQL命令** 通过游标执行增删改查操作： - **查询数据（SELECT）**：获取数据。 ```python cur.execute("SELECT * FROM user1") # 执行查询 results = cur.fetchall() # 获取所有结果 for row in results: print(row) # 输出每一行数据 ``` - **插入数据（INSERT）**：添加新记录。 ```python cur.execute("INSERT INTO stu (id, name) VALUES (1, 'nihao'), (2, 'ci')") # 插入多行数据 ``` - **更新数据（UPDATE）**：修改现有记录。 ```python sql = "UPDATE user1 SET age=%s WHERE name=%s" cur.execute(sql, ('66', 'Bob')) # 参数化查询，防止SQL注入 ``` - **删除数据（DELETE）**：移除记录。 ```python cur.execute("DELETE FROM user1 WHERE age > 60") ``` 参数化查询（如`%s`占位符）是安全最佳实践[^5][^3]。 - **提交事务** 修改操作后必须提交事务以保存更改： ```python conn.commit() # 提交事务 ``` - **关闭资源** 释放游标和连接： ```python cur.close() # 关闭游标 conn.close() # 关闭连接 ``` 不关闭资源可能导致内存泄漏[^4]。 #### 3. **代码完整示例** 以下是一个操作MySQL的完整示例（基于引用[4][^5]）： ```python import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect( host="127.0.0.1", user="admin", password="qwe123", db="stu", charset="utf8" ) cur = conn.cursor() # 插入数据 cur.execute("INSERT INTO stu (id, name) VALUES (3, 'Alice'), (4, 'Bob')") conn.commit() # 提交插入 # 更新数据 update_sql = "UPDATE stu SET name=%s WHERE id=%s" cur.execute(update_sql, ('Charlie', 3)) conn.commit() # 提交更新 # 查询数据 cur.execute("SELECT * FROM stu") print(cur.fetchall()) # 输出: [(1, 'nihao'), (2, 'ci'), (3, 'Charlie'), (4, 'Bob')] # 关闭资源 cur.close() conn.close() ``` #### 4. **最佳实践** - **错误处理**：使用`try-except`捕获异常，确保资源关闭。 ```python try: cur.execute("SELECT * FROM non_existent_table") except pymysql.Error as e: print(f"错误: {e}") finally: cur.close() conn.close() ``` - **事务管理**：在修改数据后必须`commit()`，否则更改不会保存。 - **参数化查询**：避免SQL注入攻击，使用占位符（如`%s`）传递参数[^3][^5]。 - **性能优化**：批量操作（如`executemany()`）减少数据库交互次数。 #### 5. **常见应用场景** - 数据分析和报告生成。 - Web应用后端（如Django、Flask集成数据库）。 - 自动化数据迁移和ETL流程[^2][^3]。