records 使用原生sql,可以操作大多數的關係型資料庫 PART_1 - records引入的包(部分) 1. from sys import stdout 說明：標準輸出流 具體請參考：(https://pythonjishu.com/python-sys-stdout/)[https:// ...
records---使用原生sql,可以操作大多數的關係型資料庫
PART_1 - records引入的包(部分)
1. from sys import stdout
2. os.environ
- 作用：用於獲取系統環境變數
- 環境變數的增刪改查可參考：https://blog.csdn.net/ad72182009/article/details/116117744
3. from collections import OrderedDict
作用：collections模塊是用於提供一些高級數據結構，用於處理各種類型的集合。這些數據結構有助於提高代碼的可讀性和可維護性，同時也可以用於實現一些常用的演算法。
主要內容：
- Counter：一個簡單的計數器，用於統計一個字典中各個鍵出現的次數。
- defaultdict：一個字典的副本，當對字典中的某個鍵進行操作時，如果鍵不存在，則創建一個新的鍵值對。
- deque：一個雙端隊列，用於實現隊列和堆棧的功能。
- OrderedDict：一個有序字典，用於保存字典中的鍵值對，且其中的鍵值對按照插入順序進行排序。
- ChainMap：一個鏈式字典，用於合併多個字典，使得對其中任何一個鍵的訪問都返回對應的值。
- Counter和OrderedDict都實現了__missing__方法，當對不存在於字典中的鍵進行操作時，會返回一個預設值。
- namedtuple：一個創建具有命名的欄位和預設值的元組的工具。
- UserDict：一個抽象基類，用於實現一個簡單的字典。
- UserList：一個抽象基類，用於實現一個簡單的列表。
- Itertools：一個包含各種迭代工具的模塊，例如無限迭代器、組合迭代器等。
4. from contextlib import contextmanager
- 作用：contextlib模塊提供了一個用於生成上下文管理器的工具。上下文管理器是一種用於自動處理資源分配和釋放的聲明式編程方式。在Python中，上下文管理器是一種用於處理資源分配和釋放的聲明式編程方式。它們通常用於with語句中，確保在with語句塊結束時，資源被正確釋放。
- 主要內容:
- contextlib.contextmanager(): 這是一個裝飾器，用於將一個生成器函數轉換為上下文管理器。
- contextlib.closing(): 這是一個上下文管理器，用於自動關閉一個資源。
- contextlib.suppress(): 這是一個上下文管理器，用於捕獲並忽略一個異常。
- Ps: with...as...就是一種上下文管理器,可以使用contextmanager自定義上下文管理器
- 參考：https://www.cnblogs.com/belle-ls/p/11506036.html
5. from inspect import isclass
- 作用：inspect模塊用於檢查Python代碼的對象，如模塊、類、方法、函數等。它可以幫助你獲取模塊、類的屬性和方法、函數的參數等信息。
- 主要內容:
- inspect.getmodule(): 這是一個函數，用於獲取一個模塊對象。
- inspect.getmembers(): 這是一個函數，用於獲取一個模塊中所有成員的名稱和對象。
- inspect.ismodule(): 這是一個函數，用於檢查一個對象是否為模塊。
- inspect.isclass(): 這是一個函數，用於檢查一個對象是否為類。
- inspect.ismethod(): 這是一個函數，用於檢查一個對象是否為方法。
- inspect.isfunction(): 這是一個函數，用於檢查一個對象是否為函數。
- inspect.signature(): 這是一個函數，用於獲取一個函數的簽名。
#示例：
import inspect
def my_function(a, b, c):
pass
# 獲取一個函數的簽名
signature = inspect.signature(my_function)
print(signature)
# 獲取一個模塊中所有成員的名稱和對象
members = inspect.getmembers(inspect)
for name, obj in members:
print(f"{name}: {obj}")
6. import tablib
- 作用：tablib模塊是一個用於處理表格數據的庫。它提供了多種數據格式，如CSV、JSON、XLSX等，以及用於創建、操作和格式化表格數據的類。tablib模塊可以幫助你輕鬆地處理各種表格數據操作，如合併表格、排序表格等。
- 主要內容:
- tablib.Dataset(): 這是一個用於創建和操作表格數據的類。
- tablib.Table(): 這是一個用於創建和操作表格數據的類。
- tablib.Format(): 這是一個用於定義數據格式的類。
- tablib.Package(): 這是一個用於將多個數據格式組合成一個包的類。
#示例：
from tablib import Dataset
data = [
['Name', 'Age', 'City'],
['Alice', 30, 'New York'],
['Bob', 25, 'San Francisco'],
['Charlie', 22, 'Los Angeles']
]
dataset = Dataset(*data)
# 將表格數據寫入CSV文件
with open('output.csv', 'wb') as f:
f.write(dataset.export('csv'))
# 將表格數據寫入XLSX文件
with open('output.xlsx', 'wb') as f:
f.write(dataset.export('xlsx'))
7. from docopt import docopt
- 作用：docopt模塊是一個用於解析命令行參數的庫。它可以幫助你根據命令行參數的定義來生成相應的幫助文檔和處理命令行參數。docopt模塊基於命令行參數的名稱來生成相應的幫助文檔，使得用戶能夠通過命令行參數來指定配置文件、操作等。
- 主要內容:
- docopt.docopt(): 這是一個用於解析命令行參數的函數。它接受一個參數，即命令行參數的定義，返回一個包含解析結果的字典。
- docopt.DocoptExit(): 這是一個異常類，用於在解析命令行參數時出現錯誤時拋出。
- Ps: docopt源碼也適合作為閱讀的對象
8. from sqlalchemy import create_engine,exc,inspect,text
- 作用：sqlalchemy模塊是一個用於處理SQL查詢的庫。它提供了一個高級的ORM（對象關係映射）以及一個底層的SQL表達式語言。sqlalchemy模塊可以幫助你輕鬆地執行資料庫操作，如查詢、插入、更新和刪除等。
- 主要內容:
- sqlalchemy.create_engine(): 這是一個函數，用於創建一個資料庫引擎。
- sqlalchemy.Column(): 這是一個類，用於定義資料庫表的列。
- sqlalchemy.Integer(): 這是一個類，用於表示整數類型。
- sqlalchemy.String(): 這是一個類，用於表示字元串類型。
- sqlalchemy.MetaData(): 這是一個類，用於定義資料庫表的元數據。
- sqlalchemy.Table(): 這是一個類，用於定義資料庫表。
- sqlalchemy.select(): 這是一個類，用於構建SQL查詢。
#示例：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, MetaData, Table, select
# 定義一個資料庫引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
# 定義一個資料庫表
metadata = MetaData()
users = Table('users', metadata,
Column('id', Integer, primary_key=True),
Column('name', String),
Column('age', Integer))
# 創建表
metadata.create_all(engine)
# 插入一條數據
ins = users.insert().values(name='Alice', age=30)
conn = engine.connect()
conn.execute(ins)
# 執行一個查詢
s = select([users])
result = conn.execute(s)
rows = result.fetchall()
# 列印查詢結果
for row in rows:
print(row)
# 關閉連接
conn.close()
