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
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12