|
|
|
|
移动端

Python操作SQLite/MySQL/LMDB/LevelDB

最近用Caffe跑自己的数据集,需要学习LMDB和LevelDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此。环境使用Ubuntu 14.04,Python 2.7.6。

作者:kophy来源:马哥Linux运维|2017-12-21 15:03

技术沙龙 | 6月30日与多位专家探讨技术高速发展下如何应对运维新挑战!


 Python操作SQLite/MySQL/LMDB/LevelDB

1. 概述

1.1 前言

最近用Caffe跑自己的数据集,需要学习LMDB和LevelDB,趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用,一起整理在此。

代码:https://github.com/liquidconv/py4db

1.2 环境

使用Ubuntu 14.04,Python 2.7.6。

2. SQLite

2.1 准备

SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件。Python 2.5x以上版本内置了SQLite3,使用时直接import sqlite3即可。

2.2 操作流程

概括地讲,操作SQLite的流程是:

  • 通过sqlite3.open()创建与数据库文件的连接对象connection;
  • 通过connection.cursor()创建光标对象cursor;
  • 通过cursor.execute()执行SQL语句;
  • 通过connection.commit()提交当前的事务,或者通过cursor.fetchall()获得查询结果;
  • 通过connection.close()关闭与数据库文件的连接。

详细的sqlite3模块API可以看这里:

http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-python.html

总结起来就是用cursor.execute()执行SQL语句,改变数据(插入、删除、修改)时用connection.commit()提交变更,查询数据时用cursor.fetchall()得到查询结果。

2.3 操作实例

2.3.1 建立数据库与建立表

直接来看例子:

这里conn是与数据库文件test.db的连接对象,c是conn的光标对象,通过c.execute()执行建表操作,创建了简单的学生信息表(学号,名字),通过conn.commit()提交,最后用conn.close()关闭连接。

conn.open()发现文件不存在时会自动创建,这里使用了文件“test.db”,也可以使用“:memory:”建立内存数据库。

2.3.2 插入、删除、修改

为了便于多次运行,直接使用了内存数据库:

做的事情还是非常简单易懂的,向学生信息表中插入(1,Alice)、(2,Bob)、(3,Peter)三条记录,删除(1,Alice),修改(3,Peter)为(3,Mark)。

“?”是sqlite3中的占位符,execute时会用第二个参数元组里的元素按顺序替换。官方文档里建议出于安全考虑,不要直接用python做字符串拼接。

另外注意不需要每次execute后调用commit。

2.3.3 查询

直接在上面的代码commit之后加上:

运行一下,输出结果为:

test_query.py

fetchall()返回的是记录数组,可以通过WHERE子句做更细致的选择。

2.3.4 完整的例子

把上面的操作写成函数形式:

运行一下,输出结果为:

test_sqlite.py

之后用的例子都是这个简单的学生信息表(学号,姓名)。

3. MySQL

3.1 准备

安装MySQL:

安装MySQLdb:

使用时import MySQLdb(注意大小写)。

3.2 操作流程

同为关系型数据库,MySQL的操作方法和SQLite是大同小异的。建立连接对象与光标对象,用execute()执行SQL语句,commi()提交事物,fetchall()获得查询结果。

3.3 操作实例

直接看MySQL版本的完整例子:

对比后可以发现区别仅是建立连接时参数复杂一些,同时需要用select_db()选择数据库。

运行一下,输出结果为:

test_mysql.py

4. LMDB

4.1 准备

学习LMDB的时候不禁想到知乎上的提问“有哪些名人长期生活在其他名人的光环下”,说实话感觉查它的人基本都是为了用Caffe……

Anyway,LMDB和SQLite/MySQL等关系型数据库不同,属于key-value数据库(把LMDB想成dict会比较容易理解),键key与值value都是字符串。

安装:

使用时import lmdb。

4.2 操作流程

概况地讲,操作LMDB的流程是:

  • 通过env = lmdb.open()打开环境
  • 通过txn = env.begin()建立事务
  • 通过txn.put(key, value)进行插入和修改
  • 通过txn.delete(key)进行删除
  • 通过txn.get(key)进行查询
  • 通过txn.cursor()进行遍历
  • 通过txn.commit()提交更改

4.3 操作实例

4.3.1 建立环境

运行一下,查看当前目录的变化:

set_env.py

可以看到当前目录下多了students目录,里面有data.mdb和lock.mdb两个文件。

4.3.2 插入、删除、修改

插入与修改都用put实现,删除用delete实现。

注意用txn = env.begin()创建事务时,有write = True才能够写数据库。

4.3.3 查询

查单条记录用get(key),遍历数据库用cursor。

直接在上面的代码commit()之后加上:

运行一下,输出结果为:

test_query.py

注意上次commit()之后要用env.begin()更新txn。

4.3.4 完整的例子

运行一下,输出结果为:

test_lmdb.py

5. LevelDB

5.1 准备

同为key-value数据库,LevelDB的资料比LMDB丰富太多了。值得一提的是LevelDB实现时用到了SkipList,以后有机会要亲自实现一下。

安装:

使用时import leveldb。

5.2 操作流程

LevelDB操作时类似与LMDB,使用Put/Get/Delete,但是更加简单(不需要事务txn和commit提交),同时支持范围迭代器RangeIter。

5.3 操作实例

来看LevelDB版本的完整例子:

运行一下,输出结果为:

test_leveldb.py

此外,由于没有commit()操作,leveldb中用WriteBatch实现多条更改一次提交,直接copy示例代码如下:

6. 学习总结

这次学习四种数据库操作时,是按照SQLite -> MySQL -> LMDB -> LevelDB的顺序,所以研究SQLite与LMDB花了较长时间,而MySQL与LevelDB很快就搞定了。某种意义上,学习技术和背单词一样,当前掌握的单词越多,背新单词就越容易——因为可以把新单词和已经掌握的同义词联系在一起,在脑海里聚成簇。

最后回顾一下,SQLite与MySQL都是关系型数据库,操作时创建连接对象connection与光标对象cursor,通过execute执行SQL语句,commit提交变更,fetch得到查询结果;LMDB与LevelDB都是K-V数据库,操作时建立与数据库的连接,用put/delete改变数据,用get获取数据,区别是LMDB中有事务需要commit,LevelDB不需要。

7. 参考资料

  • SQLite

SQLite教程:

http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-python.html

SQLite全面学习:

http://blog.jobbole.com/92796/

Python文档关于sqlite3的介绍:

https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html

  • MySQL

MySQLdb模块:

http://www.oschina.net/code/snippet_16840_1811

Python操作MySQL:

http://www.cnblogs.com/rollenholt/archive/2012/05/29/2524327.html

  • LMDB

Creating an LMDB database in Python:

http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/

Python lmdb:

http://blog.csdn.net/ayst123/article/details/44077903

lmdb 0.87 documentation:

http://lmdb.readthedocs.org/en/latest/

  • LevelDB

py-leveldb示例代码:

http://www.oschina.net/p/py-leveldb?fromerr=G5QJs7l1

Having a look at LevelDB:

http://skipperkongen.dk/2013/02/14/having-a-look-at-leveldb/

【编辑推荐】

  1. 到底是学Python2还是Python3?产生了很多的争议!神级程序员解析
  2. 人工智能时代的新“文盲”:学不懂Python,就看不到未来!
  3. 2018年最具就业前景的7大编程语言:Java、Python、JavaScript前三,PHP也上榜!
  4. Python爬虫实战:抓取并保存百度云资源
  5. 如何基于Python建设企业认证和权限控制平台
【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

点赞 0
分享:
大家都在看
猜你喜欢

读 书 +更多

SQL Server 2005数据库管理与应用高手修炼指南

全书分为基础篇、高级篇和应用篇3个部分,共18章,有重点、分层次地讲解SQL Server 2005的基础知识、高级使用技巧和项目应用方法。第1~10...

订阅51CTO邮刊

点击这里查看样刊

订阅51CTO邮刊