Какие способы работы с базами данных ты знаешь?

• Встроенные модули:
  sqlite3 - для работы с легковесной СУБД SQLite. Удобен для небольших проектов или для использования в качестве файловой базы данных на клиенте.

  import sqlite3
  
  # Подключение к базе данных (создаст файл, если его нет)
  conn = sqlite3.connect('mydatabase.db')
  cursor = conn.cursor()
  
  # Создание таблицы
  cursor.execute('''
      CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
          id INTEGER PRIMARY KEY,
          name TEXT NOT NULL,
          age INTEGER
      )
  ''')
  
  # Вставка данных
  cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
  
  # Подтверждение изменений
  conn.commit()
  
  # Получение данных
  cursor.execute("SELECT name, age FROM users")
  rows = cursor.fetchall()
  for row in rows:
      print(row)
  
  # Закрытие соединения
  conn.close()
  

• Python DB API (PEP-249):
  Стандартный интерфейс, который определяют большинство сторонних драйверов для различных баз данных (PostgreSQL, MySQL, Oracle и др.). Позволяет писать код, который не зависит от конкретной СУБД.

• Специализированные драйверы/коннекторы:
  Библиотеки, реализующие Python DB API для конкретных СУБД:

  • psycopg2 - для PostgreSQL.
  • mysql-connector-python или PyMySQL - для MySQL.
  • cx_Oracle - для Oracle.
  • pymssql - для Microsoft SQL Server.

  import psycopg2
  
  # Подключение к PostgreSQL
  try:
      conn = psycopg2.connect(
          host="localhost",
          database="mydatabase",
          user="myuser",
          password="mypassword"
      )
      cursor = conn.cursor()
  
      # Выполнение SQL-запроса
      cursor.execute("SELECT * FROM products;")
      results = cursor.fetchall()
      for row in results:
          print(row)
  
      conn.close()
  except psycopg2.Error as e:
      print(f"Error connecting to database: {e}")
  

• ORM (Object-Relational Mapping):
  Фреймворки, которые позволяют работать с базами данных, используя объекты Python, а не SQL-запросы напрямую. Упрощают взаимодействие с базой данных, предоставляют абстракцию, помогают избежать SQL-инъекций.

  • SQLAlchemy - одна из самых мощных и гибких ORM в Python. Поддерживает множество СУБД, предоставляет как "Core" (для работы на уровне SQL), так и "ORM" (для объектного подхода).
  • Django ORM - встроенная ORM фреймворка Django, очень удобная для работы с базами данных в контексте веб-приложений на Django.
  • Peewee - простая и легкая ORM.

  Пример с SQLAlchemy Core:

  from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, Integer, String, select
  
  # Подключение к базе данных (например, SQLite)
  engine = create_engine('sqlite:///mydatabase.db')
  
  # Объект MetaData для хранения метаданных базы данных
  metadata = MetaData()
  
  # Определение таблицы
  users_table = Table(
      'users',
      metadata,
      Column('id', Integer, primary_key=True),
      Column('name', String),
      Column('age', Integer)
  )
  
  # Создание таблицы в базе данных (если не существует)
  metadata.create_all(engine)
  
  # Установка соединения
  with engine.connect() as connection:
      # Вставка данных
      connection.execute(
          users_table.insert().values(name='Bob', age=25)
      )
  
      # Выборка данных
      select_query = select(users_table)
      result = connection.execute(select_query)
  
      for row in result:
          print(row)
  

  Пример с SQLAlchemy ORM:

  from  sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
  from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
  from sqlalchemy.orm import sessionmaker
  
  # Подключение к базе данных
  engine = create_engine('sqlite:///mydatabase_orm.db')
  
  # Базовый класс для ORM-моделей
  Base = declarative_base()
  
  # Определение ORM-модели
  class User(Base):
      __tablename__ = 'users_orm'
      id = Column(Integer, primary_key=True)
      name = Column(String)
      age = Column(Integer)
  
      def __repr__(self):
          return f"<User(name='{self.name}', age={self.age})>"
  
  # Создание таблицы (если не существует)
  Base.metadata.create_all(engine)
  
  # Создание фабрики сессий
  Session = sessionmaker(bind=engine)
  session = Session()
  
  # Создание и добавление объекта
  new_user = User(name='Charlie', age=40)
  session.add(new_user)
  
  # Подтверждение транзакции
  session.commit()
  
  # Получение объекта
  user = session.query(User).filter_by(name='Charlie').first()
  print(user)
  
  # Закрытие сессии
  session.close()
  

• NoSQL базы данных:
  Для работы с NoSQL базами данных используются специализированные библиотеки, например:

  • pymongo - для MongoDB.
  • redis - для Redis.
  • cassandra-driver - для Cassandra.

Выбор способа зависит от требований проекта, типа используемой СУБД, необходимости в ORM и уровня сложности проекта.