sqlalchemy-mogdb
Enmotech MogDB 数据库适配 SQLAlchemy 的连接器.
前置工作
在使用 sqlalchemy-mogdb 之前，需要提前安装适用于 MogDB 数据库的 psycopg2 驱动才能正常工作。
安装方式:
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软件下载：
openEuler-aarch64: openGauss-3.0.0-openEuler-aarch64-Python.tar.gz
CentOS-x86_64: openGauss-3.0.0-CentOS-x86_64-Python.tar.gz
openEuler-x86_64: openGauss-3.0.0-openEuler-x86_64-Python.tar.gz
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解压安装包，得到两个目录
lib和psycopg2 -
安装 将
psycopg2文件夹整个拷贝到你对应的 python 解释器的site-packages目录下查找
site-packages目录所在位置的方式，在终端执行下面的代码（注意你要找的是 python3 的话，使用 python3 执行）：python -c "from distutils.sysconfig import get_python_lib;print(get_python_lib())" # output: /usr/lib/python3.7/site-packages
拷贝方式：
cp -r psycopg2 [/path/to/site-packages/]
修改包的权限，允许其他用户引用
chmod -R 755 [/path/to/site-packages/]psycopg2
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设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量
将解压后的
lib目录放到任意目录，然后拷贝路径（假设存放位置为:/usr/local/share/psycopg2/lib）设置环境变量：
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/share/psycopg2/lib:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
安装 sqlalchemy-mogdb
在线安装
该包可在PyPI上在线安装:
pip install sqlalchemy-mogdb
安装完成后即可使用。
离线安装
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安装 sqlalchemy
下载对应系统版本的 whl 文件: https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy/releases
下载后执行 pip 安装：
pip install xxx.whl -
安装 sqlalchemy_mogdb
下载 sqlalchemy_mogdb 源码文件: https://pypi.org/project/sqlalchemy-mogdb/#files
解压后进入源码目录，执行
python setup.py install
用法
DSN 格式与 Postgres 类似:
>>> import sqlalchemy as sa
>>> sa.create_engine('mogdb+psycopg2://username:password@ip:26000/database')
Engine(mogdb+psycopg2://username@ip:26000/database)
1 maintainer
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Details for the file sqlalchemy-mogdb-0.1.2.tar.gz.
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- Download URL: sqlalchemy-mogdb-0.1.2.tar.gz
- Upload date:
- Size: 79.9 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via:
twine/3.8.0 pkginfo/1.8.2 readme-renderer/32.0 requests/2.27.1 requests-toolbelt/0.9.1 urllib3/1.26.8 tqdm/4.63.0 importlib-metadata/4.11.2 keyring/23.5.0 rfc3986/2.0.0 colorama/0.4.4 CPython/3.9.12
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
678cb34ef847f3045f73b17a49eb7ba7e16067958094732590f819eaa3925523
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| MD5 |
f94dc3b2eb802739f559bc40ce68230f
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| BLAKE2b-256 |
a148f3f2c1cc0014f461982a60ae88c22520574c56240682a42c54b04b298ef0
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