人大金仓(KingbaseES V9)的Python环境的配置和基本使用

本文介绍了如何通过自动化脚本下载和配置人大金仓的Python驱动ksycopg2,包括从KingbaseES部署中获取必要的库文件,并提供了一个示例,展示如何连接数据库。

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人大金仓(KingbaseES V9)提供了Python的驱动,可以通过Python来访问人大金仓数据库,不过这个配置并不算十分友好。

要使用这个Python驱动,除了要根据架构来下载对应的版本之外,还需要从KingbaseES的部署中拷贝一些lib文件出来。为了简化这些操作,我写一个脚本对自动化整个过程,并且把相关的文件都放在ksycopg2/一个目录下,这个脚本如下(download_psycopg2.sh)

    #!/bin/bash
    # 可以传一个路径前缀
    if [ ! -d  $1 ]; then
      mkdir -p $1
      cd $1
    fi
    # 根据版本下载对应的文件
    ARCH=x86_64
    VERSION=v9r1
    NAME=ksycopg2
    if [ "$ARCH" == "x86_64" ]; then
      ARCH_PART='x86'
    else
      ARCH_PART=${ARCH}
    fi
    FILENAME=${VERSION}_${NAME}_${ARCH}.tar.gz
    URL=https://kingbase.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/KES_INTERFACE/V9/python/${NAME}/${ARCH_PART}/${FILENAME}
    wget ${URL}
    
    # 解压
    TAR_NAME=`tar vxf ${FILENAME} | grep 3.5 | head -1 | cut -f1 -d"/"`
    echo ${TAR_NAME}
    tar vxf ${TAR_NAME}
    DIR_NAME=ksycopg2
    
    # 从kingbase的docker容器中拷贝相关文件, 设置软链
    CONTAINER_NAME=kingbase
    sudo docker cp ${CONTAINER_NAME}:/home/kingbase/install/kingbase/lib/libkci.so.5 ${DIR_NAME}/
    sudo docker cp${CONTAINER_NAME}:/home/kingbase/install/kingbase/lib/libkci.so.5.12 ${DIR_NAME}/
    cd ${DIR_NAME}
    ln -s _ksycopg.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so _ksycopg.so

执行./download_psycopg2.sh [TARGET_DIR] 就可以把需要的Python驱动放到目标目录中(注意会建一个子目录psycopg2/)。

接下来,可以把ksycopg2拷贝到实际项目的ksycopg2/目录下,通过如下的方式来import,可以避免在shell中每次设置LD_LIBRARY_PATH环境变量。

    import ctypes
    ctypes.CDLL(f'ksycopg2/libkci.so.5')
    import ksycopg2

这样人大金仓的Python环境就算是弄好了。

接下来我们就首先连接数据库了,比如

    conn = ksycopg2.connect(database='kingbase',
                            user='<username>',
                            password='<password>',
                            host='127.0.0.1',
                            port=54321)
### 使用Python连接操作人大金仓数据库 对于希望利用Python访问人大金仓数据库的应用开发者来说,有几种不同的方式可以实现这一目标。一种常见的做法是尝试查找并使用人大金仓官方提供的特定于Python的驱动程序或API[^1]。 #### 方法一:查阅官方文档获取专用驱动 建议首先查看人大金仓官方网站上的技术文档,寻找是否存在专门为Python设计的数据访问层或者SDK。这些资源通常包含了详细的安装指导以及简单的例子来展示怎样建立到数据库的链接、执行查询语句以及其他必要的交互动作[^3]。 #### 方法二:采用JDBC桥接方案 假如发现Java平台下的集成更为成熟稳定,则可以通过Jython——即运行在Java虚拟机上的Python解释器版本——借助JDBC接口完成对人大金仓数据库的操作。这种方法虽然绕了一圈,但在某些情况下可能是唯一可行的选择。 #### 方法三:探索第三方库选项 除了上述两种途径外,还可以在网络上搜索有没有其他社区成员开发出来的适用于人大金仓数据库的Python扩展模块。这类开源项目往往能够简化配置流程,并且可能已经解决了许多潜在的问题[^4]。 #### 实际案例中的ODBC实践 具体实践中也有人分享过成功经验,在Linux环境下通过设置合适的ODBC数据源名称(DSN),再配合`pyodbc`这样的流行库实现了稳定的连接: ```python import pyodbc cnxn = pyodbc.connect(&#39;DRIVER={KingBaseES 8 ODBC Driver};SERVER=localhost;DATABASE=test;UID=SYSTEM;PWD=123456&#39;) cursor = cnxn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM some_table") rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row) ``` 这段代码展示了如何定义一个包含必要参数(如服务器地址、用户名密码等)的字符串传递给`connect()`函数从而建立起与指定实例之间的通信通道;之后便能像对待任何关系型数据库那样发送SQL命令并处理返回的结果集了[^5]。
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