Python創(chuàng)建SQL數(shù)據(jù)庫流程逐步講解
前言
根據(jù)《2021年Stackoverflow開發(fā)者調查》，
SQL是最常用的五種編程語言之一。
所以，我們應該多投入時間來學習SQL。
由Storyset繪制的人物插圖
但是有一個問題：
如何在沒有數(shù)據(jù)庫的情況下練習數(shù)據(jù)庫查詢呢？
在今天的文章中，讓我們一起來解決這個基本問題，學習如何從零開始創(chuàng)建自己的MySQL數(shù)據(jù)庫。在Python和一些外部庫的幫助下，我們將創(chuàng)建一個簡單的腳本，可以自動創(chuàng)建并使用隨機生成的數(shù)據(jù)，填充我們的表格。
但是，在討論實現(xiàn)細節(jié)之前，我們首先需要討論一些先決條件。
注意：當然還有其他方法可以獲取用于實踐的SQL數(shù)據(jù)庫(例如直接找資源下載)，但使用Python和一些外部庫可以為我們提供額外且有價值的實踐機會。
先決條件
我們先從最基本的開始。
首先，需要安裝MySQL Workbench并連接服務，接下來就可以開始建立數(shù)據(jù)庫：
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS your_database_name;
現(xiàn)在，我們只需要安裝必要的python庫，基本的設置就完成了。我們將要使用的庫如下所示，可以通過終端輕松安裝。
- NumPy： pip install numpy
- Sqlalchemy： pip install sqlalchemy
- Faker： pip install faker
創(chuàng)建腳本
完成基本設置后，我們可以開始編寫python腳本了。
先用一些樣板代碼創(chuàng)建一個類，為我們提供一個藍圖，指導我們完成其余的實現(xiàn)。
import numpy as np
import sqlalchemy
from faker import Faker [python學習裙：90 3971231###
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, Date,
class SQLData:
def __init__(self, server:str, db:str, uid:str, pwd:str) -> None:
self.__fake = Faker()
self.__server = server
self.__db = db
self.__uid = uid
self.__pwd = pwd
self.__tables = dict()
def connect(self) -> None:
pass
def drop_all_tables(self) -> None:
pass
def create_tables(self) -> None:
pass
def populate_tables(self) -> None:
pass目前我們還沒用特別高級的語法。
我們基本上只是創(chuàng)建了一個類，存儲了數(shù)據(jù)庫憑據(jù)供以后使用，導入了庫，并定義了一些方法。
建立連接
我們要完成的第一件事是創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫連接。
幸運的是，我們可以利用python庫sqlalchemy來完成大部分工作。
class SQLData:
#...
def connect(self) -> None:
self.__engine = sqlalchemy.create_engine(
f"mysql+pymysql://{self.__uid}:{self.__pwd}@{self.__server}/{self.__db}"
)
self.__conn = self.__engine.connect()
self.__meta = MetaData(bind=self.__engine)這個方法可以創(chuàng)建并存儲3個對象作為實例屬性。
首先，我們創(chuàng)建一個連接，作為sqlalchemy應用程序的起點，描述如何與特定類型的數(shù)據(jù)庫/ DBAPI組合進行對話。
在我們的例子中，我們指定一個MySQL數(shù)據(jù)庫并傳入我們的憑據(jù)。
接下來，創(chuàng)建一個連接，它可以讓我們執(zhí)行SQL語句和一個元數(shù)據(jù)對象(一個容器)，將數(shù)據(jù)庫的不同功能放在一起，讓我們關聯(lián)和訪問數(shù)據(jù)庫表。
創(chuàng)建表格
現(xiàn)在，我們需要創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表。
class SQLData:
#...
def create_tables(self) -> None:
self.__tables['jobs'] = Table (
'jobs', self.__meta,
Column('job_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
Column('description', String(255))
)
self.__tables['companies'] = Table(
'companies', self.__meta,
Column('company_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
Column('name', String(255), nullable=False),
Column('phrase', String(255)),
Column('address', String(255)),
Column('country', String(255)),
Column('est_date', Date)
)
self.__tables['persons'] = Table(
'persons', self.__meta,
Column('person_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
Column('job_id', Integer, ForeignKey('jobs.job_id'), nullable=False),
Column('company_id', Integer, ForeignKey('companies.company_id'), nullable=False),
Column('last_name', String(255), nullable=False),
Column('first_name', String(255)),
Column('date_of_birth', Date),
Column('address', String(255)),
Column('country', String(255)),
Column('zipcode', String(10)),
Column('salary', Integer)
)
self.__meta.create_all()我們創(chuàng)建了3個表，并將它們存儲在一個字典中，以供以后參考。
在sqlalchemy中創(chuàng)建表也非常簡單。我們只需實例化一個新的表，提供表名、元數(shù)據(jù)對象，并指定不同的列。
在本例中，我們創(chuàng)建了一個job表、一個company表和一個person表。person表還通過了foreign kkey鏈接了其他表，這使數(shù)據(jù)庫在實踐SQL連接方面更加有趣。
定義了所有表格之后，我們只需調用MetaData對象的create_all()方法就好了。
生成一些隨機數(shù)據(jù)
雖然我們創(chuàng)建了數(shù)據(jù)庫表，但仍然沒有任何數(shù)據(jù)可用。因此，我們需要生成一些隨機數(shù)據(jù)并將其插入到表中。
class SQLData:
#...
def populate_tables(self) -> None:
jobs_ins = list()
companies_ins = list()
persons_ins = list()
for _ in range(100):
record = dict()
record['description'] = self.__fake.job()
jobs_ins.append(record)
for _ in range(100):
record = dict()
record['name'] = self.__fake.company()
record['phrase'] = self.__fake.catch_phrase()
record['address'] = self.__fake.street_address()
record['country'] = self.__fake.country()
record['est_date'] = self.__fake.date_of_birth()
companies_ins.append(record)
for _ in range(500):
record = dict()
record['job_id'] = np.random.randint(1, 100)
record['company_id'] = np.random.randint(1, 100)
record['last_name'] = self.__fake.last_name()
record['first_name'] = self.__fake.first_name()
record['date_of_birth'] = self.__fake.date_of_birth()
record['address'] = self.__fake.street_address()
record['country'] = self.__fake.country()
record['zipcode'] = self.__fake.zipcode()
record['salary'] = np.random.randint(60000, 150000)
persons_ins.append(record)
self.__conn.execute(self.__tables['jobs'].insert(), jobs_ins)
self.__conn.execute(self.__tables['companies'].insert(), companies_ins)
self.__conn.execute(self.__tables['persons'].insert(), persons_ins)現(xiàn)在，我們可以利用Faker庫來生成隨機數(shù)據(jù)。
我們只需在for循環(huán)中使用隨機生成的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個由字典表示的新記錄。然后將單個記錄追加到可用于(多個)insert語句的列表中。
接下來，從連接對象中調用execute()方法，并將字典列表作為參數(shù)傳遞。
就是這樣！我們成功實現(xiàn)了類—只需要把類實例化，并調用相關函數(shù)來創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。
if __name__ == '__main__':
sql = SQLData('localhost','yourdatabase','root','yourpassword')
sql.connect()
sql.create_tables()
sql.populate_tables()試著做一個查詢
剩下的唯一一件事是——需要驗證我們的數(shù)據(jù)庫是否已經(jīng)啟動和運行，是否確實包含一些數(shù)據(jù)。
從基本的查詢開始：
SELECT * FROM jobs LIMIT 10;
基本查詢結果[圖片by作者]
看起來我們的腳本成功了，我們有一個包含實際數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。
現(xiàn)在，嘗試一個更復雜的SQL語句：
SELECT p.first_name, p.last_name, p.salary, j.description FROM persons AS p JOIN jobs AS j ON p.job_id = j.job_id WHERE p.salary > 130000 ORDER BY p.salary DESC;
這個結果看起來很靠譜 – 可以說我們的數(shù)據(jù)庫在正常運行。
結論
在本文中，我們學習了如何利用Python和一些外部庫來用隨機生成的數(shù)據(jù)創(chuàng)建我們自己的實踐數(shù)據(jù)庫。
雖然可以很容易地下載現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫來開始練習SQL，但使用Python從頭創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)庫提供了額外的學習機會。由于SQL和Python經(jīng)常緊密聯(lián)系在一起，所以這些學習機會可能會特別有用。
到此這篇關于Python創(chuàng)建SQL數(shù)據(jù)庫流程逐步講解的文章就介紹到這了,更多相關Python創(chuàng)建SQL內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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