db.py 开源项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/db/db.py 1. 项目介绍
db.py 是一个简化数据库交互的 Python 库，旨在使数据库操作更加直观和用户友好。它通过使用 pandas 来管理数据，使得数据处理更加高效和便捷。db.py 支持多种数据库，包括 PostgreSQL、MySQL、SQLite、Redshift、MS SQL Server 和 Oracle。
2. 项目快速启动
安装
首先，通过 pip 安装 db.py：
pip install db.py
连接数据库
以下是一个简单的示例，展示如何连接到 SQLite 数据库并执行查询：
from db import DB
# 连接到 SQLite 数据库
db = DB(dbtype='sqlite', filename='example.db')
# 执行查询
result = db.query("SELECT * FROM my_table")
# 打印结果
print(result)
使用 IPython Notebook
db.py 完全兼容 IPython Notebook，可以在 Notebook 中直接使用：
from db import DemoDB
# 使用 DemoDB 进行演示
db = DemoDB()
# 查看所有表
db.tables
# 查看特定表的列信息
db.tables.Customer
# 获取表的样本数据
db.tables.Customer.sample()
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
数据探索
db.py 非常适合用于数据探索和分析。例如，你可以快速查看数据库中的所有表和列：
# 查看所有表
tables = db.tables
print(tables)
# 查看特定表的列信息
columns = db.tables.Customer
print(columns)
数据查询
使用 db.py 可以轻松执行复杂的 SQL 查询，并将结果直接转换为 pandas DataFrame：
# 执行查询
query = "SELECT * FROM Customer WHERE Country = 'USA'"
result = db.query(query)
# 打印结果
print(result)
最佳实践
-
使用模板查询：
db.py支持 Handlebars 风格的模板查询，可以动态生成 SQL 查询：q = """ SELECT '[[ name ]]' as table_name, sum(1) as cnt FROM [[ name ]] GROUP BY table_name """ data = [{"name": "Album"}, {"name": "Artist"}, {"name": "Track"}] result = db.query(q, data=data) print(result) -
搜索模式匹配：使用
find_column方法可以快速搜索数据库模式中的特定列：# 搜索包含 "Id" 的列 result = db.find_column("*Id*") print(result)
4. 典型生态项目
pandas
db.py 与 pandas 紧密集成，使得数据处理和分析更加高效。你可以直接将查询结果转换为 pandas DataFrame：
import pandas as pd
# 执行查询并转换为 DataFrame
query = "SELECT * FROM Customer"
df = pd.DataFrame(db.query(query))
# 打印 DataFrame
print(df)
IPython Notebook
db.py 完全兼容 IPython Notebook，可以在 Notebook 中进行数据探索和分析：
from db import DemoDB
# 使用 DemoDB 进行演示
db = DemoDB()
# 查看所有表
db.tables
# 查看特定表的列信息
db.tables.Customer
# 获取表的样本数据
db.tables.Customer.sample()
通过这些工具和方法，db.py 可以帮助你更高效地进行数据库操作和数据分析。