Python操作SQL

最新推荐文章于 2025-03-23 00:56:18 发布

lijingmaocs1

最新推荐文章于 2025-03-23 00:56:18 发布

阅读量3.5k

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lijingmaocs1/article/details/101209053

本文详细介绍如何使用Python操作SQL，包括连接数据库、创建表格、执行SQL语句、参数化查询等核心内容，通过具体代码示例展示操作流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Python操作SQL

在这里插入图片描述

连接数据库文件
connect = sqlite3.connect('database.db')

获取游标
cursor = connect.cursor()

执行SQL语句
create_student_table = "CREATE TABLE Student (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER, score FLOAT)"

cursor.execute(create_student_table)

执行提交的操作
connect.commit()

关闭游标、数据库
cursor.close()
connect.close()

参数化查询

# 导入包
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
from string import Template
# 初始化引擎
engine = create_engine('postgresql+psycopg2://' + pg_username + ':' + pg_password + '@' + pg_host + ':' + str(
    pg_port) + '/' + pg_database)
##SQL语句
query_sql = """
      select * from $arg1
      """
      
query_sql = Template(query_sql) # template方法

df = pd.read_sql_query(query_sql .substitute(arg1=tablename),engine) # 配合pandas的方法读取数据库值

# 配合pandas的to_sql方法使用十分方便（dataframe对象直接入库）
df.to_sql(table, engine, if_exists='replace', index=False) #覆盖入库
df.to_sql(table, engine, if_exists='append', index=False)  #增量入库