记录 0.6.0

☤ 基础知识

我们知道如何编写SQL，所以让我们向我们的数据库发送一些

import records

db = records.Database('postgres://...')
rows = db.query('select * from active_users')    # or db.query_file('sqls/active-users.sql')

一次获取一行

>>> rows[0]
<Record {"username": "model-t", "active": true, "name": "Henry Ford", "user_email": "model-t@gmail.com", "timezone": "2016-02-06 22:28:23.894202"}>

或者迭代它们

for r in rows:
    print(r.name, r.user_email)

值可以通过多种方式访问： row.user_email，row['user_email'] 或 row[3]。

也完全支持包含非字母数字字符（如空格）的字段。

或将您的记录收藏副本保存以备后用

>>> rows.all()
[<Record {"username": ...}>, <Record {"username": ...}>, <Record {"username": ...}>, ...]

如果您只期望得到一个结果

>>> rows.first()
<Record {"username": ...}>

其他选项包括 rows.as_dict() 和 rows.as_dict(ordered=True)。

☤ 功能

• 迭代行将缓存以供将来参考。

• $DATABASE_URL 环境变量支持。

• 便捷的 Database.get_table_names 方法。

• 命令行 records 工具用于导出查询。

• 安全参数化： Database.query('life=:everything', everything=42)。

• 查询可以作为字符串或文件名传递，支持参数。

• 事务： t = Database.transaction(); t.commit()。

• 批量操作： Database.bulk_query() & Database.bulk_query_file()。

Records 引以为豪地由 SQLAlchemy 和 Tablib 提供。

☤ 数据导出功能

Records 还提供了完整的 Tablib 集成，允许您通过一行代码将结果导出为 CSV、XLS、JSON、HTML 表格、YAML 或 Pandas DataFrame。非常适合与朋友共享数据或生成报告。

>>> print(rows.dataset)
username|active|name      |user_email       |timezone
--------|------|----------|-----------------|--------------------------
model-t |True  |Henry Ford|model-t@gmail.com|2016-02-06 22:28:23.894202
...

逗号分隔值 (CSV)

>>> print(rows.export('csv'))
username,active,name,user_email,timezone
model-t,True,Henry Ford,model-t@gmail.com,2016-02-06 22:28:23.894202
...

YAML Ain’t Markup Language (YAML)

>>> print(rows.export('yaml'))
- {active: true, name: Henry Ford, timezone: '2016-02-06 22:28:23.894202', user_email: model-t@gmail.com, username: model-t}
...

JavaScript Object Notation (JSON)

>>> print(rows.export('json'))
[{"username": "model-t", "active": true, "name": "Henry Ford", "user_email": "model-t@gmail.com", "timezone": "2016-02-06 22:28:23.894202"}, ...]

Microsoft Excel (xls, xlsx)

with open('report.xls', 'wb') as f:
    f.write(rows.export('xls'))

Pandas DataFrame

>>> rows.export('df')
    username  active       name        user_email                   timezone
0    model-t    True Henry Ford model-t@gmail.com 2016-02-06 22:28:23.894202

您明白我的意思。Tablib 的所有其他功能也都可用，因此您可以排序结果、添加/删除列/行、删除重复项、转置表格、添加分隔符、按列切片数据等等。

有关更多详细信息，请参阅 Tablib 文档。

☤ 安装

当然，推荐的安装方法是 pipenv

$ pipenv install records[pandas]
✨🍰✨

☤ 感谢

感谢您查看这个库！希望您觉得它很有用。

当然，总有改进的空间。请随时 打开一个问题，以便我们可以使 Records 更好、更强、更快。