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Easy way to handle database

Project description

light-database 数据库交互

简介

light-database 是一个用于轻量级数据库交互的 Python 包,提供一个易于使用的接口来执行查询和管理数据库。

依赖性

基础依赖(安装light-database时将自动安装):
  • pyarrow
  • pandas
  • portalocker
  • cryptography
操作具体数据库需要额外依赖(根据需求手动安装):
数据库 依赖
MySQL mysqlclient
PostgreSQL psycopg2-binary
StarRocks mysqlclient
Hive impyla
HBase thrift、rich

安装

# 通过 pip 安装:
pip install light-database

初始化数据库连接

  1. 配置文件的写入

from light_database.config import EnvConfig

"""
EnvConfig.write 方法用于配置数据库连接信息。
参数:
- section (str): 配置文件中存储连接信息的节的名称。
- host (str): 数据库服务器的主机名或IP地址。
- port (int): 数据库服务器的端口号。
- database (str, optional): 数据库名称(仅适用于 MySQL,可能因数据库类型而有所不同)。
- user (str): 数据库所使用的用户名。
- password (str): 连接到数据库所使用的密码。
- auth_mechanism (str, optional): 认证机制(仅适用于某些数据库,如 Hive)。
- force (bool, optional): 当为True时将重新配置某个节的信息,默认为 False。

说明:
调用此方法可以配置数据库连接信息,并将其写入配置文件中。参数中的 `section` 参数用于指定在配置文件中存储连接信息的节的名称,通常用于区分不同的连接配置。其他参数用于指定具体的连接信息,例如主机名、端口号、用户名、密码等。如果配置文件中已经存在指定节的信息,将根据 `force` 参数的值来决定是否强制重写部分信息。

注意:
在调用此方法之前,请确保提供了正确的连接信息,并理解 `section` 参数的作用。不正确的配置信息可能会导致连接失败或其他意外行为。
"""

# 示例:
# 配置名为 'mysql' 的数据库连接信息
EnvConfig.write(section="mysql", host=host, port=port, database=database, user=user, password=password)

# 配置名为 'hive' 的数据库连接信息,并指定认证机制为 'PLAIN'
# EnvConfig.write(section="hive", host=host, port=port, user=user, password=password, auth_mechanism="PLAIN")

# 配置名为 'hbase' 的数据库连接信息
# EnvConfig.write(section="hbase", host=host, port=port)
  1. 配置文件的读取

from light_database.config import EnvConfig

"""
EnvConfig.read 方法用于读取配置的数据库信息。
参数:
- sections (str, list, optional): 配置文件中存储连接信息的节的名称。如果未传入指定节的名称,则返回全部的配置文件信息。

返回值:
- str: 返回查询的配置文件信息,以字符串形式表示。

说明:
调用此方法可以读取配置文件中存储的数据库连接信息。如果指定了节的名称,则只返回该节的信息;如果未指定节的名称,则返回全部的配置文件信息。返回的信息通常包含主机名、端口号、用户名、密码等连接信息。

注意:
在调用此方法之前,请确保配置文件存在且格式正确。如果配置文件不存在或格式错误,将可能导致读取失败或返回不正确的结果。
"""

# 示例:
# 读取名为 'mysql' 的连接配置信息
mysql_config = EnvConfig.read(sections=['mysql'])

# 读取名为 'mysql' 及 'msyql2' 的连接配置信息
mysql_config = EnvConfig.read(sections=['mysql', 'msyql2'])

# 读取全部配置文件信息
all_config = EnvConfig.read()
  1. 配置文件的删除

from light_database.config import EnvConfig

"""
EnvConfig.delete 方法用于从配置文件中删除指定的节。
参数:
- section (str): 配置文件中存储连接信息的节的名称。

说明:
调用此方法将从配置文件中删除指定的节,该节包含了数据库连接信息。这可以用于清除不再需要的连接配置。

注意:
在使用此方法之前,请确保了解其影响,并谨慎操作,因为删除节可能会导致相关连接信息的丢失。
"""

# 示例:
EnvConfig.delete(section='mysql')

数据库操作

  1. 建立连接:

from light_database import MysqlDB

"""
MysqlDB.new 方法用于建立一个新的数据库连接。
参数:
	- section (str): 配置文件中存储连接信息的节的名称。

说明:
调用此方法可以根据指定的节从配置文件中读取连接信息,并使用这些信息建立数据库连接。如果未指定节的名称,则将使用默认的连接方式来建立连接。默认的连接方式通常在配置文件中预先定义,例如 MySQL 的默认连接别名为 'mysql',Hive 的默认连接别名为 'hive',HBase 的默认连接别名为 'hbase' 。建立的连接将返回一个数据库连接对象,可以用于后续的数据库操作。

注意:
在调用此方法之前,请确保提供了正确的节名称,并了解配置文件中存储连接信息的格式和内容。未正确配置连接信息可能会导致连接失败或其他意外行为。
"""

# 示例1:使用配置文件中名为 'msyql' 的连接配置建立数据库连接
mysql = MysqlDB.new('msyql')

# 示例2:默认的连接方式,将使用默认的连接配置建立数据库连接
mysql = MysqlDB
  1. 查询语句

from light_database import MysqlDB

"""
数据库查询语句
条件语句遵循双下划线使用规范
	__like: 模糊查询
	__gt: 大于
	__gte: 大于或等于
	__lt: 小于
	__lte: 小于或等于
	__ne: 不等于
	__in: 在列表中
	__not_in: 不在列表中
	__is:  两个对象是否相同
	__is_not: 两个对象是否不相同
	...
"""

# 示例1:执行带有筛选条件的数据库查询,并返回 DataFrame 类型的查询结果
df1 = MysqlDB.filter(
    table  # 要查询的数据表名
).select(
    column1,  # 要选择或筛选的列名
    column2
).where(
    column3__in=[1, 2],  # column3 字段的值在列表 [1, 2] 中
    column4=1
).df()

# 示例2:通过切片方式执行数据库查询,并返回 DataFrame 类型的查询结果(相当于执行 limit 1, 2)
df2 = MysqlDB.filter(
    table  # 要查询的数据表名
).select(
    column1,  # 要选择或筛选的列名
    column2
).where(
    column3__lt=1,  # column3 字段的值小于 1
    column4__ne=1
).df[1:2]
  1. 更新语句

from light_database import MysqlDB

"""
数据库更新语句
条件语句遵循双下划线使用规范
	__like: 模糊查询
	__gt: 大于
	__gte: 大于或等于
	__lt: 小于
	__lte: 小于或等于
	__ne: 不等于
	__in: 在列表中
	__not_in: 不在列表中
	__is:  两个对象是否相同
	__is_not: 两个对象是否不相同
	...
"""

# 示例:执行带有修改和筛选条件的数据库更新操作
MysqlDB.update(
    table  # 要更新的数据表名
).set(
    column1=1,  # 要修改的列及对应的值
    column2=2,
).where(
    id__gte=3,  # id 列的值大于等于 3
    column4=4  # column4 列的值等于 4
)
  1. 删除语句

from light_database import MysqlDB

"""
数据库删除语句详解:
条件语句遵循双下划线使用规范
	__like: 模糊查询
	__gt: 大于
	__gte: 大于或等于
	__lt: 小于
	__lte: 小于或等于
	__ne: 不等于
	__in: 在列表中
	__not_in: 不在列表中
	__is:  两个对象是否相同
	__is_not: 两个对象是否不相同
	...
"""

# 示例:执行带有筛选条件的数据库删除操作
MysqlDB.delete(
    table  # 要删除数据的数据表名
).where(
    id__gte=3,  # id 列的值大于等于 3
    column4=4  # column4 列的值等于 4
)
  1. 原生 SQL 执行查询语句

from light_database import MysqlDB

"""
使用 query 方法执行查询语句:
参数:
    - sql (str): 要执行的查询语句,支持 SQL 语法
    - values (Iterable): 格式化的值,用于替换 SQL 语句中的占位符(可选)
返回:
    - DataFrame 对象,包含查询结果的数据
"""

# 示例:执行查询语句并返回 DataFrame 对象
df = MysqlDB.query('SELECT column1, column2 FROM table WHERE column3 < 10')
  1. 执行原生 SQL 操作

from light_database import MysqlDB

"""
执行操作语句且不需要获取结果时使用 execute 方法:
参数:
    - sql (str): 要执行的操作语句,支持 SQL 语法
    - values (Iterable): 格式化的值,用于替换 SQL 语句中的占位符(可选)
返回:
    - None

注意:在执行操作语句时,请确保语句的安全性,避免 SQL 注入等安全风险。
"""

# 示例1:执行更新操作语句
MysqlDB.execute('UPDATE table SET column1=10 WHERE column2 IN (1, 2, 3)')

# 示例2:执行删除操作语句
MysqlDB.execute('DELETE FROM table WHERE column IN (1, 2, 3)')

# 示例3:执行插入操作语句
MysqlDB.execute('INSERT INTO table(column1, column2, column3) VALUES(1, 2, 3)')
  1. 快速查看数据库中的数据表

from light_database import MysqlDB

"""
该方法用于检索当前数据库连接中的所有数据表。
返回:
    - DataFrame 对象,包含查询结果的数据
"""

# 示例
all_tables = MysqlDB.tables()
  1. 查询数据表的信息

from light_database import MysqlDB

"""
该方法用于获取指定数据表的元数据信息,包括列名、数据类型、是否为主键等。
参数:
    - table (str): 查询的数据表名
返回:
    - DataFrame 对象,包含查询结果的数据
"""

# 示例
metadata = MysqlDB.description(table_name)

功能

  • 支持多种数据库系统(如 MySQL、PostgreSQL、StarRocks、Hive、HBase)
  • 简洁的 API
  • 连接池管理
  • 自动转换查询结果

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distributions

light_database-0.2.3-cp311-cp311-win_amd64.whl (2.1 MB view details)

Uploaded CPython 3.11 Windows x86-64

light_database-0.2.3-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.whl (2.8 MB view details)

Uploaded CPython 3.11 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

light_database-0.2.3-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl (2.0 MB view details)

Uploaded CPython 3.11 macOS 11.0+ ARM64

light_database-0.2.3-cp311-cp311-macosx_10_9_x86_64.whl (2.4 MB view details)

Uploaded CPython 3.11 macOS 10.9+ x86-64

light_database-0.2.3-cp310-cp310-win_amd64.whl (2.1 MB view details)

Uploaded CPython 3.10 Windows x86-64

light_database-0.2.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.whl (2.8 MB view details)

Uploaded CPython 3.10 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

light_database-0.2.3-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl (2.0 MB view details)

Uploaded CPython 3.10 macOS 11.0+ ARM64

light_database-0.2.3-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl (2.4 MB view details)

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