pythonrecords库使⽤⽅法
records 库由⼤名⿍⿍的 Kenneth Reitz 开发，他也是 python requests 库的作者。records 模块的⼝号是 SQL for the human。开发⼈员基本只需要关注 SQL 语句。
连接数据库
records 库基于 sqlalchemy 实现，所以连接字符串相同。⽐如我想基于 pymysql 连接到 mysql 数据库，则⽤下⾯的语句建⽴连接：
import records
db = records.Database("mysql+pymysql://root:pwd@localhost/stonetest?charset=utf8")
查询数据
连接到数据库以后，假如我需要查询 emp_master 表的数据：
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master LIMIT 0, 10")
print(rows.dataset)
rows.dataset 输出类似于命令窗⼝的数据显⽰：
查询参数
records 使⽤ dict 提供参数，SQL 语句⽀持 :variable_name 语法，增加了 SQL 语句的可读性，也避免了 SQL 注⼊等问题。
emp ={
'gender':'Female',
'maritalstat':'Single'
}
rows = db.query(
"SELECT * FROM emp_master WHERE GENDER=:gender AND MARITAL_STAT=:maritalstat",
**emp)
print(rows.dataset)
输出结果如下：
查询结果输出
刚才介绍了 RecordCollection.dataset 输出格式化的数据。除此之外，records 还提供了很多输出的⽅式。RecordCollection.all() ⽅法将所有⾏输出为⼀个列表，每⼀⾏为 Record 类型的实例，⽰例如下。
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master LIMIT 0, 3")
print(rows.all())
输出：
[<Record {"EMP_ID": 1001, "GENDER": "Male", "AGE": 21, "EMAIL": "s.uthaman@randatmail",
"PHONE_NR": "294-0453-82", "EDUCATION": "Master", "MARITAL_STAT": "Single", "NR_OF_CHILDREN": 2}>,
<Record {"EMP_ID": 1002, "GENDER": "Female", "AGE": 28, "EMAIL": "a.hunt@randatmail",
"PHONE_NR": "485-7423-63", "EDUCATION": "Primary", "MARITAL_STAT": "Single", "NR_OF_CHILDREN": 0}>,
<Record {"EMP_ID": 1003, "GENDER": "Female", "AGE": 26, "EMAIL": "m.carter@randatmail",
"PHONE_NR": "178-1556-38", "EDUCATION": "Lower secondary", "MARITAL_STAT": "Married",
"NR_OF_CHILDREN": 0}>]
也可以使⽤遍历的⽅法来输出：
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master LIMIT 0, 3")
for row in rows:
print(row.EMP_ID, row.GENDER, row.EMAIL, sep='\t')
输出结果为：
1001    Male    s.uthaman@randatmail
1002    Female  a.hunt@randatmail
1003    Female  m.carter@randatmailpython新手代码userid
在 all() ⽅法中，可传⼊ as_dict 参数直接输出 dict 格式：
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master LIMIT 0, 3")
print(rows.all(as_dict=True))
输出结果为：
因为 dict 的 key 是⽆顺序的，如果在意字段的顺序，传⼊参数 as_ordereddict:
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master LIMIT 0, 3")
print(rows.all(as_ordereddict=True))
输出结果为：
动作查询
records 认为，SQL 语句本⾝决定了是查询 (SELECT)、还是数据操作 (UPDATE, INSERT, DELETE)、还是 DDL (CREAT TABLE 等)，所以执⾏ SQL 语句只需要 query ⽅法就可以了。⽐如，要创建 usertest 表，仍然使⽤ query ⽅法:
sql ="""
create table usertest (
userid int primary key,
username varchar(50)
);
"""
db.query(sql)
新增单条记录也是使⽤ query ⽅法：
user ={
'userid':1,
'username':'Bruce'
}
db.query(
"INSERT INTO usertest (userid, username) values (:userid, :username)",
**user)
新增批量记录，可以使⽤ bulk_query ⽅法，⼀次执⾏多条语句：
users =[
{'userid':2,'username':'Tom'},
{'userid':3,'username':'Alex'},
{'userid':4,'username':'George'}
]
db.bulk_query(
"INSERT INTO usertest (userid, username) values (:userid, :username)",
users)
records 对事务的⽀持
records ⽀持事务。⽰例如下：
conn = db.get_connection()
tx = ansaction()
try:
conn.query("INSERT INTO usertest(userid, username) values(5, 'Peggi')")
conn.query("INSERT INTO usertest(userid, username) values(4, 'Alice')")
txmit()
except Exception as ex:
print("*"*10,"Error Occured","*"*10)
print(str(ex))
finally:
conn.close()
因为 userid 为 4 的记录在数据表中已经存在，所以出现错误，两条记录都不会被创建。
********** Error Occured **********
(IntegrityError) (1062, "Duplicate entry '4' for key 'PRIMARY'")
[SQL: INSERT INTO usertest(userid, username) values(4, 'Alice')]
(Background on this error at: /e/gkpj)
查询结果导出
records 库的输出和导出都是利⽤ tablib 库的功能，能⽅便地导出到 json, CSV ,Excel 和 HTML 等不同格式，也是⽅便得不像话。导出为 json
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master")
with open('D:/test.json','w')as f:
f.port('json'))
导出为 Excel
rows = db.query("SELECT * FROM emp_master")
with open('D:/test.xlsx','wb')as f:
f.port('xlsx'))

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