Python创建SQL数据库流程逐步讲解

前言

根据《2021年Stackoverflow开发者调查》，

SQL是最常用的五种编程语言之一。

所以，我们应该多投入时间来学习SQL。

由Storyset绘制的人物插图

但是有一个问题：

如何在没有数据库的情况下练习数据库查询呢？

在今天的文章中，让我们一起来解决这个基本问题，学习如何从零开始创建自己的MySQL数据库。在Python和一些外部库的帮助下，我们将创建一个简单的脚本，可以自动创建并使用随机生成的数据，填充我们的表格。

但是，在讨论实现细节之前，我们首先需要讨论一些先决条件。

注意：当然还有其他方法可以获取用于实践的SQL数据库(例如直接找资源下载)，但使用Python和一些外部库可以为我们提供额外且有价值的实践机会。

先决条件

我们先从最基本的开始。

首先，需要安装MySQL Workbench并连接服务，接下来就可以开始建立数据库：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS your_database_name;

现在，我们只需要安装必要的python库，基本的设置就完成了。我们将要使用的库如下所示，可以通过终端轻松安装。

1. NumPy： pip install numpy

2. Sqlalchemy： pip install sqlalchemy

3. Faker： pip install faker

创建脚本

完成基本设置后，我们可以开始编写python脚本了。

先用一些样板代码创建一个类，为我们提供一个蓝图，指导我们完成其余的实现。

import numpy as np
import sqlalchemy
from faker import Faker [python学习裙：90 3971231###
from sqlalchemy import Table, Column, Integer, String, MetaData, Date,
class SQLData:
   def __init__(self, server:str, db:str, uid:str, pwd:str) -> None:
       self.__fake = Faker()
       self.__server = server
       self.__db = db
       self.__uid = uid
       self.__pwd = pwd
       self.__tables = dict()
   def connect(self) -> None:
       pass
   def drop_all_tables(self) -> None:
       pass
   def create_tables(self) -> None:
       pass
   def populate_tables(self) -> None:
       pass

目前我们还没用特别高级的语法。

我们基本上只是创建了一个类，存储了数据库凭据供以后使用，导入了库，并定义了一些方法。

建立连接

我们要完成的第一件事是创建一个数据库连接。

幸运的是，我们可以利用python库sqlalchemy来完成大部分工作。

class SQLData:
   #...
   def connect(self) -> None:
       self.__engine = sqlalchemy.create_engine(
           f"mysql+pymysql://{self.__uid}:{self.__pwd}@{self.__server}/{self.__db}"
       )
       self.__conn = self.__engine.connect()
       self.__meta = MetaData(bind=self.__engine)

这个方法可以创建并存储3个对象作为实例属性。

首先，我们创建一个连接，作为sqlalchemy应用程序的起点，描述如何与特定类型的数据库/ DBAPI组合进行对话。

在我们的例子中，我们指定一个MySQL数据库并传入我们的凭据。

接下来，创建一个连接，它可以让我们执行SQL语句和一个元数据对象(一个容器)，将数据库的不同功能放在一起，让我们关联和访问数据库表。

创建表格

现在，我们需要创建数据库表。

class SQLData:
   #...
   def create_tables(self) -> None:
       self.__tables['jobs'] = Table (
           'jobs', self.__meta,
           Column('job_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
           Column('description', String(255))
       )
       self.__tables['companies'] = Table(
           'companies', self.__meta,
           Column('company_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
           Column('name', String(255), nullable=False),
           Column('phrase', String(255)),
           Column('address', String(255)),
           Column('country', String(255)),
           Column('est_date', Date)
       )
       self.__tables['persons'] = Table(
           'persons', self.__meta,
           Column('person_id', Integer, primary_key=True, autoincrement=True, nullable=False),
           Column('job_id', Integer, ForeignKey('jobs.job_id'), nullable=False),
           Column('company_id', Integer, ForeignKey('companies.company_id'), nullable=False),
           Column('last_name', String(255), nullable=False),
           Column('first_name', String(255)),
           Column('date_of_birth', Date),
           Column('address', String(255)),
           Column('country', String(255)),
           Column('zipcode', String(10)),
           Column('salary', Integer)
       )
       self.__meta.create_all()

我们创建了3个表，并将它们存储在一个字典中，以供以后参考。

在sqlalchemy中创建表也非常简单。我们只需实例化一个新的表，提供表名、元数据对象，并指定不同的列。

在本例中，我们创建了一个job表、一个company表和一个person表。person表还通过了foreign kkey链接了其他表，这使数据库在实践SQL连接方面更加有趣。

定义了所有表格之后，我们只需调用MetaData对象的create_all()方法就好了。

生成一些随机数据

虽然我们创建了数据库表，但仍然没有任何数据可用。因此，我们需要生成一些随机数据并将其插入到表中。

class SQLData:
   #...
   def populate_tables(self) -> None:
       jobs_ins = list()
       companies_ins = list()
       persons_ins = list()
       for _ in range(100):
           record = dict()
           record['description'] = self.__fake.job()
           jobs_ins.append(record)
       for _ in range(100):
           record = dict()
           record['name'] = self.__fake.company()
           record['phrase'] = self.__fake.catch_phrase()
           record['address'] = self.__fake.street_address()
           record['country'] = self.__fake.country()
           record['est_date'] = self.__fake.date_of_birth()
           companies_ins.append(record)
       for _ in range(500):
           record = dict()
           record['job_id'] = np.random.randint(1, 100)
           record['company_id'] = np.random.randint(1, 100)
           record['last_name'] = self.__fake.last_name()
           record['first_name'] = self.__fake.first_name()
           record['date_of_birth'] = self.__fake.date_of_birth()
           record['address'] = self.__fake.street_address()
           record['country'] = self.__fake.country()
           record['zipcode'] = self.__fake.zipcode()
           record['salary'] = np.random.randint(60000, 150000)
           persons_ins.append(record)
       self.__conn.execute(self.__tables['jobs'].insert(), jobs_ins)
       self.__conn.execute(self.__tables['companies'].insert(), companies_ins)
       self.__conn.execute(self.__tables['persons'].insert(), persons_ins)

现在，我们可以利用Faker库来生成随机数据。

我们只需在for循环中使用随机生成的数据，创建一个由字典表示的新记录。然后将单个记录追加到可用于(多个)insert语句的列表中。

接下来，从连接对象中调用execute()方法，并将字典列表作为参数传递。

就是这样！我们成功实现了类—只需要把类实例化，并调用相关函数来创建数据库。

if __name__ == '__main__':
   sql = SQLData('localhost','yourdatabase','root','yourpassword')
   sql.connect()
   sql.create_tables()
   sql.populate_tables()

试着做一个查询

剩下的唯一一件事是——需要验证我们的数据库是否已经启动和运行，是否确实包含一些数据。

从基本的查询开始：

SELECT *
FROM jobs
LIMIT 10;

基本查询结果[图片by作者]

看起来我们的脚本成功了，我们有一个包含实际数据的数据库。

现在，尝试一个更复杂的SQL语句：

SELECT
 p.first_name,
 p.last_name,
 p.salary,
 j.description
FROM
 persons AS p
JOIN
 jobs AS j ON
 p.job_id = j.job_id
WHERE
 p.salary > 130000
ORDER BY
 p.salary DESC;

这个结果看起来很靠谱 – 可以说我们的数据库在正常运行。

结论

在本文中，我们学习了如何利用Python和一些外部库来用随机生成的数据创建我们自己的实践数据库。

虽然可以很容易地下载现有的数据库来开始练习SQL，但使用Python从头创建自己的数据库提供了额外的学习机会。由于SQL和Python经常紧密联系在一起，所以这些学习机会可能会特别有用。

来源：https://blog.csdn.net/xff123456_/article/details/126934353