1. 安裝和導(dǎo)入模塊

以 Python 中的 SQLAlchemy 模塊為例，配合使用其他第三方模塊，SQLAlchemy 能夠操作各種數(shù)據(jù)庫，包括 Oracle、PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server 等等，如果你還沒有安裝，可以通過以下命令進行安裝：

要測試 SQLAlchemy 模塊是否正確安裝，可以在 Jupyter Lab 中運行以下代碼：

如果該模塊正確安裝，就會輸出版本號，我目前使用的版本是 1.3.20。

不同的數(shù)據(jù)庫，需要安裝不同的第三方模塊，比如說，要操作 Oracle，那么通常需要先安裝 cx_Oracle：

2. 連接數(shù)據(jù)庫

在開始操作數(shù)據(jù)庫之前，需要先創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)庫引擎，然后再連接數(shù)據(jù)庫：

其中用戶名、密碼和 IP 地址等基本信息，要根據(jù)自己的實際情況進行修改。

3. 創(chuàng)建表

為了演示用 Python 自動操作數(shù)據(jù)庫，假設(shè)你的數(shù)據(jù)庫賬號擁有創(chuàng)建表的權(quán)限，那么就可以執(zhí)行下面的語句，實現(xiàn)創(chuàng)建一個新的表：

4. 增刪改查

數(shù)據(jù)庫的常用操作包括增、刪、改、查，下面分別簡單演示一下。

首先，增加兩行模擬用的數(shù)據(jù)：

其次，刪除其中一行：

然后，修改另一行數(shù)據(jù)：

雖然 SQLAlchemy 非常強大，但是如果能配合 Pandas 一起使用，那么就能雙劍合璧，從而更好地解決數(shù)據(jù)處理和分析的問題。

比如說，按條件查詢指定的數(shù)據(jù)：

5. 數(shù)據(jù)備份和刪除表

有時候，我們還需要把數(shù)據(jù)備份到數(shù)據(jù)庫中，如果直接使用 Pandas 的 to_sql 函數(shù)，那么字符串類型的列會被自動存儲為 CLOB，這樣后續(xù)處理起來就會比較麻煩。

我們可以用一個函數(shù)，實現(xiàn)自動轉(zhuǎn)換為 NVARCHAR 類型：

這個功能還可以應(yīng)用于不同數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)遷移。比如說，從一個 MySQL 數(shù)據(jù)庫中查詢指定的數(shù)據(jù)，保存為 df，然后再附加到 Oracle 數(shù)據(jù)庫中。

如果設(shè)置好相應(yīng)的定時任務(wù)，就能實現(xiàn)用 Python 自動操作數(shù)據(jù)庫，從而自動完成相關(guān)工作。

最后，我們刪除上面演示用的兩個表，并關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接，節(jié)約資源，減少浪費，這是一個很好的習(xí)慣。

小結(jié)

本文介紹了用 Python 自動操作數(shù)據(jù)庫的一些常用方法，從 SQLAlchemy 和 cx_Oracle 模塊的安裝和導(dǎo)入，到連接數(shù)據(jù)庫，再到創(chuàng)建表和增刪改查，最后對數(shù)據(jù)進行備份和刪除表，這些操作都可以在 Jupyter Lab 中一鍵執(zhí)行，自動完成一些數(shù)據(jù)庫的相關(guān)操作。

事實上，你可以根據(jù)自己的實際情況，修改數(shù)據(jù)庫的類型和字符串連接等信息，并執(zhí)行各種各樣的 SQL 語句，自動完成更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫操作。

內(nèi)容轉(zhuǎn)載自：林驥