Python数据库操作：使用Python连接和操作数据库

数据库入门小分队：Python带你探索数据海洋

想象一下，你正站在一片广阔无垠的海洋前，这片海洋不是水构成的，而是由无数的数据组成。这些数据可能是你的客户信息、销售记录或是任何对你的业务至关重要的信息。现在，你需要一种方法来驾驭这片海洋，让数据为你所用。这就是Python作为一艘强大而灵活的小船的作用——它可以帮助你轻松地在数据海洋中航行。

在这次旅程中，我们将学习如何使用Python与各种数据库进行交互，从简单的查询到复杂的事务处理，一步步揭开数据库世界的神秘面纱。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者，这里都将是你踏上成为数据库专家之路的第一步。

搭建桥梁：使用Python连接数据库的几种常见方式

既然我们已经准备好要开始这次探险了，接下来就需要搭建一座通往数据海洋的桥梁。对于Python来说，有多种方式可以实现这一点，其中最常用的是通过sqlite3库连接SQLite数据库，以及使用psycopg2或mysql-connector-python这样的库来连接更大型的关系型数据库如PostgreSQL和MySQL。

示例代码：使用sqlite3创建并连接一个SQLite数据库

首先，让我们看看如何使用Python自带的sqlite3模块来创建一个新的SQLite数据库，并插入一些基本的数据。

import sqlite3

# 连接到SQLite数据库（如果文件不存在，则会自动创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()

# 创建一张新表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
)
''')

# 插入几条记录
users_data = [
    (1, 'Alice', 30),
    (2, 'Bob', 25),
    (3, 'Charlie', 35)
]
cursor.executemany('INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)', users_data)

# 提交事务
conn.commit()

# 查询所有用户
cursor.execute('SELECT * FROM users')
print(cursor.fetchall())

# 关闭连接
conn.close()

这段代码展示了如何使用sqlite3模块来完成基本的CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。通过这种方式，你可以快速上手并开始管理自己的数据集。

游刃有余：掌握基本SQL语句与Python的完美结合

一旦你能够顺利地连接到数据库，下一步就是学会如何高效地使用SQL语句。SQL（Structured Query Language）是用于管理和处理关系型数据库的标准语言。通过将SQL与Python结合起来，我们可以编写出既简洁又强大的程序来执行复杂的数据库操作。

示例代码：执行复杂的SQL查询

假设我们现在想要找出年龄大于30岁的所有用户，并且按照年龄降序排列。

import sqlite3

def query_users():
    # 重新打开之前创建的数据库连接
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()

    # 执行复杂查询
    cursor.execute('''
    SELECT * FROM users
    WHERE age > 30
    ORDER BY age DESC
    ''')

    # 获取查询结果
    results = cursor.fetchall()
    
    # 打印结果
    for row in results:
        print(row)

    # 不要忘记关闭连接
    conn.close()

query_users(