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Solución:
Las bibliotecas SQL se utilizan con bases de datos relacionales. En una base de datos relacional, los datos se almacenan en diferentes tablas, cada una de las cuales contiene varios registros. Estas tablas están conectadas usando una o más relaciones.
Veamos las mejores bibliotecas SQL para trabajar en Python
Peewee #
Peewee es un ORM simple y pequeño. Tiene pocos conceptos (pero expresivos), lo que lo hace fácil de aprender e intuitivo de usar.
- un ORM pequeño y expresivo
- python 2.7+ y 3.4+ (desarrollado con 3.6)
- soporta sqlite, mysql, postgresql y cockroachdb
- toneladas de extensiones
Para instalar peewee
pip install peewee
Uso básico:
from peewee import*
db = SqliteDatabase('people.db')classPerson(Model):
name = CharField()
birthday = DateField()classMeta:
database = db # This model uses the "people.db" database. Django ORM #
El ORM de Django es la interfaz utilizada por Django para proporcionar acceso a la base de datos.
Se basa en la idea de modelos, una abstracción que facilita la manipulación de datos en Python.
Los basicos:
- Cada modelo es una clase de Python que subclasifica django.db.models.Model.
- Cada attribute del modelo representa un campo de base de datos.
- Django le brinda una API de acceso a la base de datos generada automáticamente
Instalar:
pip install django
Registros #
Registros es una biblioteca muy simple, pero poderosa, para realizar consultas SQL sin procesar a la mayoría de las bases de datos relacionales.
Simplemente escriba SQL. Sin campanas, sin silbidos. Esta tarea común puede resultar sorprendentemente difícil con las herramientas estándar disponibles. Esta biblioteca se esfuerza por hacer que este flujo de trabajo sea lo más simple posible, al tiempo que proporciona una interfaz elegante para trabajar con los resultados de su consulta.
El soporte de la base de datos incluye RedShift, Postgres, MySQL, SQLite, Oracle y MS-SQL (controladores no incluidos).
Para instalar Records:
pipenv install records[pandas]
Característica
- Las filas iteradas se almacenan en caché para futuras referencias.
- Soporte de variable de entorno $ DATABASE_URL.
- Método de conveniencia Database.get_table_names.
- Herramienta de registros de línea de comandos para exportar consultas.
- Parametrización segura: Database.query (‘vida =: todo’, todo = 42).
- Las consultas se pueden pasar como cadenas o nombres de archivo, parámetros admitidos.
- Transacciones: t = Database.transaction (); t.commit ().
- Acciones masivas: Database.bulk_query () y Database.bulk_query_file () .-
SQLAlchemy #
SQLAlchemy es el conjunto de herramientas Python SQL y Object Relational Mapper que brinda a los desarrolladores de aplicaciones todo el poder y la flexibilidad de SQL. Proporciona un conjunto completo de patrones de persistencia de nivel empresarial bien conocidos, diseñados para un acceso a bases de datos eficiente y de alto rendimiento, adaptados a un lenguaje de dominio simple y Pythonic.
A diferencia de muchas bibliotecas de bases de datos, no solo proporciona una capa ORM, sino que también proporciona una API común y puede escribir código independiente de la base de datos sin utilizar SQL.
Para instalar SQLAlchemy, ejecute el comando:
pip install records
Pugsql #
PugSQL es una interfaz Python simple para usar SQL parametrizado, en archivos.
Instalar:
pip install pugsql
uso básico:
import pugsql
# Create a module of database functions from a set of sql files on disk.
queries = pugsql.module('resources/sql')# Point the module at your database.
queries.connect('sqlite:///foo.db')# Invoke parameterized queries, receive dicts!
user = queries.find_user(user_id=42)# -> 'user_id': 42, 'username': 'mcfunley' En el ejemplo anterior, la consulta se especificaría así:
--:name find_user :one
select *from users where user_id =:user_id
PonyORM #
Poni es un mapeador relacional de objetos avanzado. La característica más interesante de Pony es su capacidad para escribir consultas en la base de datos utilizando expresiones del generador de Python y lambdas. Pony analiza el árbol de sintaxis abstracta de la expresión y lo traduce a una consulta SQL.
Instalación:
pip install pony