1 github链接为：https://github.com/kennethreitz/records
 2 1）SQLite 数据库连接串：
 3 　　sqlite:///:memory: (or, sqlite://)
 4 　　sqlite:///relative/path/to/file.db
 5 　　sqlite:////absolute/path/to/file.db
 6 　　例：db = records.Database(‘sqlite:///users.db’)
 7 2）Oracle 数据库连接示例：
 8 　　先安装 cx_Oracle
 9 　　oracle://root:1234@ORCL
10 3）MySQL 数据库连接串示例：
11 　　mysql://root:12345@localhost/mydb?charset=utf8
12 4）PostgreSQL 数据库连接串示例：
13 　　postgresql://postgres:1234@localhost/mydb
14 5）SQL Server 数据库连接示例：
15 　　首先安装 pymssql
16 　　mssql+pymssql://sa:12345@localhost:1433/mydb
17 注意：
18 　　有些数据库连接方式因第三方模块不同，连接方式可能有多种，上述只是展示其中某一种连接方式，更详细的连接方式请参考 SQLAlchemy。
1 使用步骤：
 2 　　连接数据库，返回 db 数据库对象
 3 　　db 对象执行 sql 语句
 4 # pip install records 安装
 5 import records
 6 # 获取数据库
 7 db = records.Database('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/dev01_git')
 8 # 查询
 9 rows = db.query('select * from lemon_user')　　# 获取数据库的格式是标准的 URL 格式，如果使用的不是 mysql 数据库，只需要换掉数据库类型就可以了

 

1 二、创建表
 2 　　# 连接数据库
 3 　　db = records.Database('mysql+pymysql://root:@localhost:3306/dev01_git')
 4 
 5 　　# 创建表
 6 　　sql_create_table = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS lemon_user (
 7     　　name varchar(20),
 8     　　age int
 9 　　) DEFAULT CHARSET=utf8 ;"""
10 
11 　　db.query(sql_create_table)
12 
13 
14 三、插入单条数据
15 　　records 支持使用:variable 定义变量，通过参数传入完成动态传值，在需要动态加载数据的时候非常有用：
16 
17 　　user = {"name": "yuze5", "age": 20}
18 　　db.query('INSERT INTO lemon_user(name,age) values (:name, :age)', **user)
19 
20 四、插入多条数据
21 　　sql 语句在执行多条数据操作的时候非常不方便，尤其是当值还是变化的时候。 records 提供的 bulk_query 方法能快捷的插入和更新多条数据：
22 
23 　　users = [
24     　　{"name":"yuze", "age": 13},
25     　　{"name":"yuze2", "age": 15},
26     　　{"name":"yuze3", "age": 16}
27 　　]
28 　　db.bulk_query('INSERT INTO lemon_user(name,age) values (:name, :age)', users)
29 
30 五、数据查询
31 　　查询到数据以后，可以通过 all() 方法获取所有的记录，支持 3 种类型。默认是自己封装的 RecordCollection 对象，也可以通过 as_dict=True 参数转成字典形式，可以通过 as_ordereddict=True 转成排序字典形式
32 
33 　　rows = db.query('SELECT * FROM lemon_user;')
34 　　# 得到所有数据
35 　　print(rows.all())
36 　　# 字典形式展示
37 　　print(rows.all(as_dict=True))
38 　　# 获取第一个
39 　　print(rows.first())
40 　　# 以字典形式获取第一个
41 　　print(rows.first(as_dict=True))
42 　　# 排序字典
43 　　print(rows.first(as_ordereddict=True))
44 　　# 查询唯一的一个
45 　　print(rows.one())
46 　　# 转为表格形式
47 　　print(rows.dataset)
48 　　# 转为json
49 　　print(rows.as_dict())
50 　　# 遍历
51 　　for r in rows:
52     　　# 多种获取方式
53     　　print(r.id, r['uname'], r[2])
54 
56 
57 安全参数化：
58 　　# Records 支持安全参数化，使用 :variable 定义变量，使用字典传入参数值
59 　　params = {'id':1}
60 　　rows = db.query('select * from a_user where id = :id',**params)
61 
62 
64 
65 六、简洁的数据库事务支持
66 　　数据库事务是经常需要使用到的数据库操作，他通常是为了保持数据原子性和一致性。
67 比如一个转账的数据库操作：
68 1、从 yuze 账号中读取余额 ，
69 2、对 yuze 账号余额减去转账 - 400 
70 3、从 chaoge 账号中把余额读出来 
71 4、对 chaoge 账号做加法操作（+400）。我们必须保证这 4 步同时执行成功，要么同时都不成功。如果前 2 步已经执行成功，但是到第 3 步发生了错误导致后面都不能执行，就会出现问题：yuze 的账号被扣了钱，但是 chaoge 的账号却没有加钱。通过数据库事务就能避免这种情况。
72 
73 with db.transaction() as tx:
74     user = {"name": "yuze9", "age": 20}
75     tx.query('INSERT INTO lemon_user(name,age) values (:name, :age)', **user)
76     # 下面是错误的 sql 语句，有错误，则上面的 sql 语句不会成功执行。
77     tx.query('sof')
1 事务支持：
 2 　　t = Database.transaction();
 3 　　t.commit()
 4 
 5 
 6 demo：
 7 　　db = records.Database()
 8 　　tx = db.transaction()
 9 　　try:
10 　　　　db.query(...)
11 　　　　db.query(...)
12 　　　　tx.commit()
13 　　except:
14 　　　　tx.rollback()

 

1 数据导出功能：
 2 Records 还具有完整的 Tablib 集成功能，允许将结果导出到 CSV、XLS、JSON、HTML Tables, YAML、Pandas DataFrames。非常适合与朋友共享数据或生成报告。
 3 
 4 1. 以 dataset 方式导出
 5 　　dataset = rows.dataset
 6 　　print(dataset)
 7 
 8 结果：
 9 　　id|cid|uname 
10 　　--|---|------
11 　　1 |100|tom1  
12 　　2 |100|cat1  
13 
14 2. 以 csv 方式导出：结果以逗号分隔
15 　　csv = rows.export('csv')
16 　　print(csv)
17 
18 结果：
19 　　id,cid,uname
20 　　1,100,tom1
21 　　2,100,cat1
22 
23 3. 以 yaml 方式导出
24 　　yaml = rows.export('yaml')
25 　　print(yaml)
26 
27 　　结果：
28 　　- cid: 100
29   　　id: 1
30   　　uname: tom1
31 　　- cid: 100
32   　　id: 2
33   　　uname: cat1
34 
35 4. 以 JSON 方式导出：js对象表示法
36 　　jn = rows.export('json')
37 　　print(jn)
38 
39 　　结果：
40 　　[{"id": 1, "cid": 100, "uname": "tom1"}, {"id": 2, "cid": 100, "uname": "cat1"}]
41 
42 　　demo：
43 　　　　rows = db.query('SELECT * FROM lemon_user;')
44 　　　　json_rows = rows.export('yaml')
45 　　　　print(json_rows)
46 
47 　　# 把数据写入yaml 文件里面
48 　　with open("222.yaml", "w", encoding="utf-8") as f:
49     　　f.write(json_rows)
50 
51 
52 
53 5. 以 xls/xlsx 方式导出
　　　　demo1
54 　　　　xls = rows.export('xls')
55 　　　　print(xls)  # b'\xd0\xcf\x11\xe0\xa1\xb1.......'
56 
　　　　demo2
57 　　with open('E://report.xls', 'wb') as f:
58     　　f.write(rows.export('xls'))
59 　　demo3
60 　　rows = db.query('SELECT * FROM lemon_user;')
61 　　with open('users.xlsx', 'wb') as f:
62     　　f.write(rows.export('xlsx'))
63 
64 
65 6. 以Pandas DataFrame 方式导出
66 　　首先安装好 pandas 模块。
67 　　rows = db.query('select * from a_user')
68 　　df = rows.export('df')
69 　　print(df)
70 
71 结果：
72      id   cid   uname
73 0     1   100    tom1
74 1     2   100    cat1
75 2     3   100  kitty1