Python接入不同类型数据库的通用接口方法

日常数据管理工作中，需要处理存储在不同类型数据库系统的数据。对这些数据的管理，常见的是使用Navicat,DBeaver等管理工具。在对大量数据分析时，需要提取到Python/R中进行处理。下面 探索 Python调用MySQL,MongoDB,InfluxDB等多种类型数据库通用连接方法。实现方式是在Python中封装各类数据库接口包。

实现后的效果：1安全。接口信息封装便于保密管理；2复用。一次封装，永久复用；3上手快。方便不熟悉python和数据调用的同学，只会简单的sql即可使用，省时省力。

下面以MySQL,MongoDB,InfluxDB为例定义接口方法，然后把它们封装成1个通用方法。

mysql_get(sql,db):

mongo_get(sql,db):

influx_get(sql,db):

可以看到，以上函数共同调用的参数为sql和db。我们再增加一个参数db_type，将构造一个通用的方法对以上数据库调用。

同理，其他类型的数据库也可以加入到这个通用框架中，包括但不限于各类关系型，键值型，时序型数据库。

什么是 SQLite

SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成。sqlite3 模块是由 Gerhard Haring 编写的。它提供了一个与 PEP 249 描述的 DB-API 20 规范兼容的 SQL 接口。您不需要单独安装该模块，因为 Python 25x 以上版本默认自带了该模块。

SQLite有什么优点

SQLite 的使用场景有哪些

1 小型网站，SQLite适用于中小规模流量的网站

2 嵌入式设备，SQLite适用于手机, PDA, 机顶盒, 以及其他嵌入式设备 作为一个嵌入式数据库它也能够很好地应用于客户端程序

3 数据库教学，SQLite 支持 SQL92（SQL2）标准的大多数查询语言的功能。

4 本地应用程序，其单一磁盘文件的特性,并且不支持远程连接,使其适用于本地的应用程序,如PC客户端软件

使用示例展示

总结：今天分享的内容，代码示例部分还是需要大家亲自动手实 *** ，学习效果会更好。

settingspy

if DEBUG:

DATABASES = {

'default': {

'ENGINE': 'mysql', # Add 'postgresql_psycopg2', 'postgresql', 'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'

'NAME': '库名', # Or path to database file if using sqlite3

'USER': 'root', # Not used with sqlite3

'PASSWORD': '', # Not used with sqlite3

'HOST': '', # Set to empty string for localhost Not used with sqlite3

'PORT': '3306', # Set to empty string for default Not used with sqlite3

},

'库名': {

'ENGINE': 'mysql', # Add 'postgresql_psycopg2', 'postgresql', 'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'

'NAME': '库名', # Or path to database file if using sqlite3

'USER': 'root', # Not used with sqlite3

'PASSWORD': '', # Not used with sqlite3

'HOST': '', # Set to empty string for localhost Not used with sqlite3

'PORT': '3306', # Set to empty string for default Not used with sqlite3

}

}

如果想创建一个数据库名称

<mydb>,

那么

use

database

语句如下：

>use

mydb

switched

to

db

mydb

要检查当前选择的数据库使用命令

db

2    3    1    -3    -7  

1    2    0    -2    -4  

3    -2    8    3    0  

2    -3    7    4    3  

第1行交换第2行

1    2    0    -2    -4  

2    3    1    -3    -7  

3    -2    8    3    0  

2    -3    7    4    3  

第4行, 减去第1行×2

1    2    0    -2    -4  

2    3    1    -3    -7  

3    -2    8    3    0  

0    -7    7    8    11  

第3行, 减去第1行×3

1    2    0    -2    -4  

2    3    1    -3    -7  

0    -8    8    9    12  

0    -7    7    8    11  

第2行, 减去第1行×2

1    2    0    -2    -4  

0    -1    1    1    1  

0    -8    8    9    12  

0    -7    7    8    11  

第4行, 减去第2行×7

1    2    0    -2    -4  

0    -1    1    1    1  

0    -8    8    9    12  

0    0    0    1    4  

第3行, 减去第2行×8

1    2    0    -2    -4  

0    -1    1    1    1  

0    0    0    1    4  

0    0    0    1    4  

第4行, 减去第3行×1

1    2    0    -2    -4  

0    -1    1    1    1  

0    0    0    1    4  

0    0    0    0    0  

第2行, 提取公因子-1

1    2    0    -2    -4  

0    1    -1    -1    -1  

0    0    0    1    4  

0    0    0    0    0  

第1行,第2行, 加上第3行×2,1

1    2    0    0    4  

0    1    -1    0    3  

0    0    0    1    4  

0    0    0    0    0  

第1行, 加上第2行×-2

1    0    2    0    -2  

0    1    -1    0    3  

0    0    0    1    4  

0    0    0    0    0  

则向量组秩为3，向量组线性相关，

且α1, α2, α4是一个极大线性无关组，

是向量空间的一组基，其维数是3

α3=2α1-α2

α5=-2α1+3α2+4α4  

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