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connect(parameters...) 其中的参数格式如下:
dsn 数据源名称 user 用户名(可选) password 密码(可选) host 主机名(可选) database 数据库名(可选) 举个例子: connect(dsn='myhost:MYDB',user='guido',password='234$') 又或者 connect('218.244.20.22','username','password','databasename')
此标准规定了以下的一些全局变量:
apilevel:
表示了DB-API的版本,分'1.0'和'2.0'.如果没有定义,默认为'1.0'
threadsafety:
0 Threads may not share the module. 1 Threads may share the module, but not connections. 2 Threads may share the module and connections. 3 Threads may share the module, connections and cursors.
paramstyle:
用于表示参数的传递方法,分为以下五种: 'qmark' 问号标识风格. e.g '... WHERE name=?' 'numeric' 数字,占位符风格. e.g '... WHERE name=:1' 'named' 命名风格. e.g 'WHERE name=:name' 'format' ANSI C printf风格. e.g '... WHERE name=%s' 'pyformat' Python扩展表示法. e.g '... WHERE name=%(name)s'
异常类:
StandardError |__Warning |__Error |__InterfaceError |__DatabaseError |__DataError |__OperationalError |__IntegerityError |__InternalError |__ProgrammingError |__NotSupportedError
游标对象包含如下属性和方法:
定义一些常用的数据类型.但是目前用不到,就先不分析
当然,我们要知道的是,这个只是一个标准,一般来说标准里面定义了的会实现,但还有很多特定的实现,我们也需要去掌握哪些东西,不过如果我们将这些标准的掌握了,那么操作一般的就不会有问题了.
下面给出几个数据库相关的网址
下面举的例子是以MSSQL为样板的,但是换成其他的驱动也一样可以做,这个就和Perl的数据库操作十分的类似,可以让我们很方便的实现不同数据库之间的移植工作.
1. 查询数据
import MSSQL db = MSSQL.connect('SQL Server IP', 'username', 'password', 'db_name') c = db.cursor() sql = 'select top 20 rtrim(ip), rtrim(dns) from detail' c.execute(sql) for f in c.fetchall(): print "ip is %s, dns is %s" % (f[0], f[1])
2. 插入数据
sql = 'insert into detail values('192.168.0.1', 'www.dns.com.cn') c.execute(sql)
3. ODBC的一个例子
import dbi, odbc # ODBC modules import time # standard time module dbc = odbc.odbc( # open a database connection 'sample/monty/spam' # 'datasource/user/password' ) crsr = dbc.cursor() # create a cursor crsr.execute( # execute some SQL """ SELECT country_id, name, insert_change_date FROM country ORDER BY name """ ) print 'Column descriptions:' # show column descriptions for col in crsr.description: print ' ', col result = crsr.fetchall() # fetch the results all at once print '\nFirst result row:\n ', result[0] # show first result row print '\nDate conversions:' # play with dbiDate object date = result[0][-1] fmt = ' %-25s%-20s' print fmt % ('standard string:', str(date)) print fmt % ('seconds since epoch:', float(date)) timeTuple = time.localtime(date) print fmt % ('time tuple:', timeTuple) print fmt % ('user defined:', time.strftime('%d %B %Y', timeTuple)) -------------------------------output-------------------------------- Column descriptions: ('country_id', 'NUMBER', 12, 10, 10, 0, 0) ('name', 'STRING', 45, 45, 0, 0, 0) ('insert_change_date', 'DATE', 19, 19, 0, 0, 1) First result row: (24L, 'ARGENTINA', <DbiDate object at 7f1c80>) Date conversions: standard string: Fri Dec 19 01:51:53 1997 seconds since epoch: 882517913.0 time tuple: (1997, 12, 19, 1, 51, 53, 4, 353, 0) user defined: 19 December 1997
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