一、db-api概述 python支持很多不同的数据库。由于不同的卖家服务器导致和数据库通信的网络协议各有不同。在python的早期版本中，每一种数据库都带有自己的python模块，所有这些模块以不同的方式工作，并提供不同的函数。这种方法不便于编写能够在多种数据库服务器类型中运行的代码，于是db-api库函数产生。在db-api中，所有连接数据库的模块即便是底层网络协议不同，也会提供一个共同的接口。这一点和java中的jdbc和odbc类似。 db-api下载地址：http://wiki.python.org/moin/databaseprogramming，目前版本是2.0，支持数据库包括ibm db2、firebird (and interbase) 、informix、ingres、mysql、oracle 、postgresql 、sap db (also known as “maxdb”) 、microsoft sql server 、sybase 等。
二、数据库连接1、postgresql
有几个模块可以完成python与postgresql的联接，这里主要介绍使用psycopg。下载地址是：http://initd.org/psycopg/download/。如果没有postgresql，可以从以下地址下载：http://www.postgresql.org/。(关于postgresql的安装等更加详细的介绍，可以见http://wenku.baidu.com/view/8e32d10c6c85ec3a87c2c500.html。)连接postgresql数据库：
代码如下:
import psycopg2print “connecting to test”##test为数据库名dbh=psycopg2.connect(‘dbname=test user=postgres’)print “connection successful”
2、mysql 对于mysql，python的接口是已知的mysqldb或者mysql-python，下载地址：http://sourceforge.net/projects/mysql-python/。与postgresql不同的是，mysqldb connect()函数可以带各种参数，具体如下：
参数
说明
user
用户名，默认为当前登录用户。
passwd
用户密码，没有默认的。
db
连接的数据库名。
host
数据库主机名。
port
tcp端口，默认是3306。举例，连接test数据库：
代码如下:
import mysqldbprint “connecting…”dbh=mysqldb.connect(db=”test”)print “connection successful.”dbh.close()
三、简单操作（以Ｐostgresql为例）这里以Ｐostgresql为例介绍创建表、查询表等操作。例子中数据库名为test，用户名为postgres，输入一个表名，向表中插入数据并进行查询。具体如下，已进行了注示：
代码如下:
import psycopg2print “connecting to test”dbh=psycopg2.connect(‘dbname=test user=postgres’)print “connection successful”cur=dbh.cursor()#建立一个cursor对象，返回数据为字典形式a=raw_input(‘table list:’)＃输入表名cur.execute(“create table %s(myid integer unique,filename varchar(255))” %a)＃生成表，包含一个字段filenameb=1c=’201210310540’cur.execute(“insert into %s values (%d,%s)”%(a,b,c))#向表中插入记录b,ccur.execute(“select * from %s ” %a)#查询表中内容rows=cur.fetchall()＃获得结果集中的所有行for row in rows: print rowdbh.commit()#以上对数据库的操作事务生效dbh.close()
１、事务
多数数据库支持事务，事务可以将多条对数据库的改动放在一条命令中。在上面的例子中，当未曾执行commit()命令时，以上对数据库的操作均不会生效。另外还有一个函数rollback()，这个函数可以有效的放弃上一次执行commit()或者rollback()之后的改动。这个函数在发现错误，并想放弃已经发出的事务时，非常有效。对于不支持事务的数据库，改变会立刻执行，commit()什么也不做，但rollback()会报错。
２、效率
执行事件的性能很大程序上取决于不同的服务器，一般来说，在每个单独的命令后都提交是更新数据库最慢的方法，但如果一次提交很大数据又会使服务器产生buffer溢出。因此，应该合理处理提交的数量。
四、参数风格在上面的例子中，使用了printf()一样的类型格式。但实际上，在db-api中，不同的数据库所支持的参数风络不同，必须选择合适的方法，否则程序不会执行。下面的方法，可以知道当前所支持的类型格式。
代码如下:
>>> import psycopg2>>> print psycopg2.paramstyle
pyformat这一结果可以看出，当前支持pyformat格式。
针对db-api说明书，以使用频度由小变大的顺序介绍：
qmark
表示question-mark风格。指令字符串中的数据的每一位都被用一个问号替换，参数以list或tuple的形式给出。例如：insert into ch14 values (?, ?)。
format
使用和printf()一样的类型格式，不支持对于指定参数python的扩展名。它带一个list或tuple来转换。例如：insert into ch14 values(%d, %s)
numeric
表示numeric风格。指令字符串中的数据的每一位都被一个后面是数字的冒号替换（数字以1开始），参数以list或tuple的形式给出。例如：insert into ch14 values(:1, :2)
named
表示named风格。和numeric类似，但是在冒号后面用名称取代数字。带一个dictionary用来转换。例如：insert into ch14 values(:number, :text)
pyformat
支持python风格的参数，带dictionary用来转换。例如：insert into ch14 values(%(number)d, %(text)s)。五、重复指令１、execute和executemany()
例子：
将下面的数据插入到test数据库中：
12 twelve13 thirteen14 fourteen15 fifteen
（１）execute一条条插入
代码如下:
cur.execute(“insert into test values (12, ‘twelve’)”)cur.execute(“insert into test values (13, ‘thirteen’)”)cur.execute(“insert into test values (14, ‘fourteen’)”)cur.execute(“insert into test values (15, ‘fifteen’)”)
这种方法过于低效。
（２）executemany()函数带一个指令和一列指令运行的记录。列表上的每条记录要么是一个list,要么是一个dictionary。
代码如下:
import psycopg2print “connecting to test”dbh=psycopg2.connect(‘dbname=test user=postgres’)print “connection successful”cur=dbh.cursor()rows = ({‘num’: 0, ‘text’: ‘zero’}, {‘num’: 1, ‘text’: ‘item one’}, {‘num’: 2, ‘text’: ‘item two’}, {‘num’: 3, ‘text’: ‘three’})cur.executemany(“insert into test values (%(num)d, %(text)s)”, rows)dbh.commit()dbh.close()
executemany()主要的缺点是，在需要执行指令前把所有的记录放在内存中。如果数据大的话，这就是一个问题，它会占有系统的所有内存资源。如果executemany()不能满足需要，那么除了execute()之外，还是有可能取得性能优化的。根据db-api说明，当execute()被周期性调用时，数据库后端可以执行优化。但是它的第一个参数必须指向同一个对象，而不是一个含有相同值的字符串，即在内存中的同一个字符串对象。和executemany()一样，这样并不能保证优化，并且也不能期望execute()运行得比executemany()快。但是如果不能使用executemany()，这就是一个最好的选择。
六、fetchall、fetchmany、fetchone获取数据
fetchall(self):接收全部的返回结果行。
fetchmany(self, size=none):接收size条返回结果行.如果size的值大于返回的结果行的数量,则会返回cursor.arraysize条数据。
fetchone(self):返回一条结果行。
七、获取metadata(元数据)
元数据的英文名称是“metadata”，它是“关于数据的数据”。如在上面的例子中，metadata的结果为：
column(name=’id’, type_code=23, display_size=none, internal_size=4, precision=none, scale=none, null_ok=none) column(name=’filename’, type_code=1043, display_size=none, internal_size=255, precision=none, scale=none, null_ok=none)
代码如下:
import psycopg2print “connecting to bbstime”dbh=psycopg2.connect(‘dbname=bbstime user=postgres’)print “connection successful”cur=dbh.cursor()
cur.execute(“select * from asd”)
for column in cur.description: print columndbh.close()
八、计算行数方法有两种，一种是用len()，一种是用rowcount。
代码如下:
import psycopg2print “connecting to bbstime”dbh=psycopg2.connect(‘dbname=bbstime user=postgres’)print “connection successful”cur=dbh.cursor()cur.execute(“select * from test”)rows=cur.fetchall()print len(rows)#利用len来计算行数print “rows:”,cur.rowcount#利用rowcount来计算行数 dbh.close()