京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:AirPython
作者:星安果
大家好,我是安果!
PgSQL,全称为 PostgreSQL,是一款免费开源的关系型数据库
相比最流行的 Mysql 数据库,PgSQL 在可靠性、数据完整性、扩展性方面具有绝对的优势
本篇文章将聊聊如何使用 Python 操作 PgSQL 数据库
Python 操作 PgSQL,需要先安装依赖包「 psycopg2 」
# 安装依赖包
pip3 install psycopg2
接下来,就可以使用 Python 来操作数据库了
2-1 数据库连接及游标对象
使用 psycopg2 中的「 connect() 」方法连接数据库,创建数据库连接对象及游标对象
import psycopg2
# 获得连接对象
# database:数据库名称
# user:用户名
# password:密码
# host:数据库ip地址
# port:端口号,默认为5432
conn = psycopg2.connect(database="db_name", user="postgres", password="pwd", host="127.0.0.1", port="5432")
# 获取游标对象
cursor = conn.cursor()
获取游标对象后,就可以执行 SQL,进而操作数据库了
2-2 插入数据
首先,编写插入数据的 SQL 语句及参数( 可选 )
# 构建SQL语句
# 方式一:直带参数
sql = "INSERT INTO student (name,age)
VALUES (%s, '%s')" %
('xag',23)
# 方式二:参数分离
sql = """INSERT INTO student (name,age) VALUES (%s, %s)"""
# 参数
params = ('xag',23)
然后,使用游标对象执行 SQL
# 执行sql
# 注意:params可选,根据上面的参数方式来选择设置
cursor.execute(sql,[params])
接着,使用连接对象提交事务
# 事务提交
conn.commit()
最后,释放游标对象及数据库连接对象
# 释放游标对象及数据库连接对象
cursor.close()
conn.close()
2-3 查询数据
游标对象的 fetchone()、fetchmany(size)、fetchall() 这 3个函数即可以实现单条数据查询、多条数据查询、全部数据查询
# 获取一条记录
one_data = cursor.fetchone()
print(one_data)
# 获取2条记录
many_data = cursor.fetchmany(2)
print(many_data)
# 获取全部数据
all_data = cursor.fetchall()
print(all_data)
需要注意的是,条件查询与上面的插入操作类似,条件语句可以将参数分离出来
# 条件查询 SQL语句
sql = """SELECT * FROM student where id = %s;"""
# 对应参数,参数结尾以逗号结尾
params = (1,)
# 执行SQL
cursor.execute(sql, params)
# 获取所有数据
datas = cursor.fetchall()
print(datas)
2-4 更新数据
更新操作和上面操作一样,唯一不同的是,执行完 SQL 后,需要使用连接对象提交事务,才能将数据真实更新到数据库中
def update_one(conn, cursor):
"""更新操作"""
# 更新语句
sql = """update student set name = %s where id = %s """
params = ('AirPython', 1,)
# 执行语句
cursor.execute(sql, params)
# 事务提交
conn.commit()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()
2-5 删除数据
删除数据同更新数据操作类似
def delete_one(conn, cursor):
"""删除操作"""
# 语句及参数
sql = """delete from student where id = %s """
params = (1,)
# 执行语句
cursor.execute(sql, params)
# 事物提交
conn.commit()
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()
通过上面操作,可以发现 Python 操作 PgSQl 与 Mysql 类似,但是在原生 SQL 编写上两者还是有很多差异性
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14