pydbapi 0.0.128

A simple database API

pydbapi

Installation

pip install pydbapi

支持的数据库类型

• sqlite

from pydbapi.api import SqliteDB
db = SqliteDB(database=None)  # 或者传入路径
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

• Amazon Redshift

from pydbapi.api import RedshiftDB
db = RedshiftDB(host, user, password, database, port='5439', safe_rule=True)
sql = 'select * from [schema].[table];'
row, action, result = db.execute(sql)

• Mysql

from pydbapi.api import MysqlDB
db = MysqlDB(host, user, password, database, port=3306, safe_rule=True, isdoris=False)
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

• Trino

from pydbapi.api import TrinoDB
db = TrinoDB(host, user, password, database, catalog, port=8443, safe_rule=True)
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

• Snowflake(删除)

from pydbapi.api import SnowflakeDB
db = SnowflakeDB(user, password, account, warehouse, database, schema, safe_rule=True)
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

• instance模式

from pydbapi.api import SqliteDB
db = SqliteDB.get_instance(database=None)  # 或者传入路径
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

Result

• 转换成dataframe

from pydbapi.api import TrinoDB
db = TrinoDB(host, user, password, database, catalog, port=8443, safe_rule=True)
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

df = result.to_dataframe()
df

• 输出到csv

from pydbapi.api import TrinoDB
db = TrinoDB(host, user, password, database, catalog, port=8443, safe_rule=True)
sql = 'select * from [table];'
row, action, result = db.execute(sql)

result.to_csv(outfile)

Column

from pydbapi.model import ColumnModel

• ColumnModel

  • 代码 col = ColumnModel(newname, coltype='varchar', sqlexpr=None, func=None, order=0)
  • params
    • newname: 新命名；
    • coltype: 类型
    • sqlexpr: 查询sql表达式
    • func: 查询函数，暂时支持'min', 'max', 'sum', 'count'
    • order: 排序

• ColumnsModel

  • 代码 cols = ColumnsModel(ColumnModel, ColumnModel, ……)
  • property
    • func_cols: 返回col列表
    • nonfunc_cols: 返回col列表
    • new_cols: 返回拼接字符串
    • create_cols: 返回拼接字符串
    • select_cols: 返回拼接字符串
    • group_cols: 返回拼接字符串
    • order_cols: 返回拼接字符串
  • mothed
    • get_column_by_name
      • cols.get_column_by_name(name)
      • 返回ColumnModel

支持的操作

• execute【db/base.py】
  • 代码
    db.execute(sql, count=None, ehandling=None, verbose=0)
  • params
    • count: 返回结果的数量;
    • ehandling: sql执行出错的时候处理方式, default: None
    • verbose: 执行的进度展示方式（0：不打印， 1：文字进度， 2：进度条）
• select
  • 代码
    db.select(tablename, columns, condition=None, verbose=0)
  • params
    • tablename: 表名;
    • columns： 列内容;
    • condition: sql where 中的条件
• create
  • sqlite/redshift
    • 代码
      db.create(tablename, columns, indexes=None, verbose=0)
    • params
      • tablename: 表名;
      • columns： 列内容;
      • indexes: 索引，sqlite暂不支持索引
      • verbose： 是否打印执行进度。
  • mysql
    • 代码
      db.create(tablename, columns, indexes=None, index_part=128, ismultiple_index=True, partition=None, verbose=0)
    • params
      • tablename: 表名;
      • columns： 列内容;
      • indexes: 索引
      • index_part: 索引part
      • ismultiple_index: 多重索引
      • partition: 分区
      • verbose： 是否打印执行进度。
  • trino
    • 代码
      db.create(tablename, columns, partition=None, verbose=0)
    • params
      • tablename: 表名;
      • columns： 列内容;
      • partition: 分区
      • verbose： 是否打印执行进度。
• insert【db/base.py】
  • 代码
    db.insert(tablename, columns, inserttype='value', values=None, chunksize=1000, fromtable=None, condition=None)
  • params
    • tablename: 表名;
    • columns： 列内容;
    • inserttype: 插入数据类型，支持value、select
    • values: inserttype='value',插入的数值;
    • chunksize: inserttype='value', 每个批次插入的量级;
    • fromtable: inserttype='select',数据来源表;
    • condition: inserttype='select',数据来源条件;
• drop【db/base.py】
  • 代码
    db.drop(tablename)
  • params
    • tablename: 表名;
• delete【db/base.py】
  • 代码
    db.delete(tablename, condition)
  • params
    • tablename: 表名;
    • condition: 插入的数值;
• get_columns
  • 代码
    db.get_columns(tablename)
  • params
    • tablename: 表名;
• add_columns
  • 代码
    db.add_columns(tablename, columns)
  • params
    • tablename: 表名;
    • columns： 列内容;
• get_filesqls【db/fileexec.py】
  • 代码
    db.get_filesqls(filepath, **kw)
  • params
    • filepath: sql文件路径;
    • kw： sql文件中需要替换的参数，会替换sqlfile中的arguments;
• file_exec【db/fileexec.py】
  • 代码
    db.file_exec(filepath, ehandling=None, verbose=0, **kw)
  • params
    • filepath: sql文件路径; 文件名以test开始或者结尾会打印sql执行的步骤;
    • ehandling: sql执行出错的时候处理方式, default: None
    • verbose: 执行的进度展示方式（0：不打印， 1：文字进度， 2：进度条）
    • kw： sql文件中需要替换的参数 在sql文件中用$param, 会替换sqlfile中的arguments;
  • sql文件格式(在desc中增加verbose会打印sql执行的步骤;)

    #【arguments】#
    ts = '2020-06-28'
    date = today
    date_max = date + timedelta(days=10)
    #【arguments】#
    ###
    --【desc1 [verbose]】 #sql描述
    --step1
    sql1;
    --step2
    sql2 where name = $name;
    ###
    ###
    --【desc2 [verbose]】 #sql描述
    --step1
    sql1;
    --step2
    sql2;
    ###
    

  • arguments
    • 支持python表达式（datetime、date、timedelta）
    • 支持全局变量和当前sqlfile设置过的变量
    • now：获取执行的时间
    • today: 获取执行的日期

魔法命令

• 参数
  • 帮助
    %dbconfig
  • 配置

    %dbconfig DBTYPE = 'mysql'
    %dbconfig HOST = 'localhost'
    %dbconfig USER = 'longfengpili'
    %dbconfig PASSWORD = '123456abc'
    %dbconfig DATABASE = 'test'
    %dbconfig PORT = 3306
    

  • 查看
    %dbconfig DBTYPE
• 使用方法

1. 使用load_ext
%load_ext pydbapi
2. 配置startup文件夹
   • 创建文件mymagics.py
   • 文件中添加如下代码

     from pydbapi import PydbapiMagics
     
     c = get_ipython()
     # 注册魔术命令
     c.register_magics(PydbapiMagics)
     

   • 文件添加至目录/user/.ipython/profile_default/startup

支持的的settings【conf/settings.py】

• AUTO_RULES
  可以自动执行表名（表名包含即可）
• REDSHIFT_AUTO_RULES
  Amazon Redshift 可以自动执行表名（表名包含即可）

调用日志格式

1. 查看每步sql可以使用如下日志格式（如果还出错，同时加上上面的内容）

import logging
dblogger = logging.getLogger('pydbapi.db.base')
dblogger.setLevel(logging.DEBUG)