Trabajando con PostgreSQL en Python

PostgreSQL es uno de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales más avanzados y ampliamente utilizados. Es extremadamente popular por muchas razones, algunas de las cuales incluyen...

Introducción

postgresql es uno de los sistemas de administración de bases de datos relacionales más avanzados y ampliamente utilizados. Es extremadamente popular por muchas razones, algunas de las cuales incluyen su código abierto, su extensibilidad y su capacidad para manejar muchos tipos diferentes de aplicaciones y cargas variables.

Con Python, puede establecer fácilmente una conexión con su base de datos PostgreSQL. Hay muchos controladores de Python para PostgreSQL, siendo "psycopg" el más popular. Su versión actual es psycopg2.

En este artículo, discutiremos cómo acceder a una base de datos PostgreSQL en Python usando el controlador psycopg2.

El módulo psycopg2

Podemos integrar Postgres con Python usando el módulo psicopg2. psycopg2 es un adaptador de base de datos de Postgres para Python. Para usar este módulo, primero debe instalarlo. Esto se puede hacer usando el comando pip, como se muestra a continuación:

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$ pip3 install psycopg2

Tenga en cuenta que estoy usando Python 3.5, por lo tanto, he usado pip3 en lugar de pip.

Una vez que se ha instalado el módulo, puede usarlo para conectarse a su base de datos en su aplicación.

Conexión a una base de datos {#conexión a la base de datos}

Para conectarse a su base de datos, primero debe crear un objeto de conexión que represente la base de datos. A continuación, debe crear un objeto de cursor para ayudarlo en la ejecución de sus declaraciones SQL.

El siguiente ejemplo demuestra cómo establecer una conexión a la base de datos denominada "postgres":

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="", host="127.0.0.1", port="5432")

print("Database opened successfully")

Producción:

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Database opened successfully

La siguiente es la lista de parámetros que se han pasado al método connect():

  • base de datos: El nombre de la base de datos a la que necesita conectarse.
  • usuario: El nombre de usuario que se utilizará para la autenticación.
  • contraseña: La contraseña de la base de datos para el usuario.
  • host: La dirección del servidor de la base de datos. Por ejemplo, un nombre de dominio, "localhost", o una dirección IP.
  • puerto: El número de puerto. Si no proporciona esto, se utilizará el predeterminado, que es 5432.

Tenga en cuenta que los valores de los parámetros anteriores deben ser correctos para que la conexión sea exitosa. Si no, se generará una excepción. El resultado del código anterior muestra que la conexión a la base de datos se ha establecido correctamente.

Creación de una tabla

Para crear una tabla de Postgres en Python, usamos la instrucción SQL CREATE TABLE. Esta consulta debe ejecutarse después de establecer una conexión con la base de datos. También creamos un objeto cursor llamando al método cursor() que pertenece al objeto conexión. Este objeto cursor se usa para ejecutar realmente tus comandos.

Luego llamamos al método execute() del objeto cursor para ayudarnos a crear la tabla. Finalmente, necesitamos confirmar y cerrar la conexión. "Committing" la conexión le dice al controlador que envíe los comandos a la base de datos.

El siguiente ejemplo demuestra esto:

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432")
print("Database opened successfully")

cur = con.cursor()
cur.execute('''CREATE TABLE STUDENT
      (ADMISSION INT PRIMARY KEY     NOT NULL,
      NAME           TEXT    NOT NULL,
      AGE            INT     NOT NULL,
      COURSE        CHAR(50),
      DEPARTMENT        CHAR(50));''')
print("Table created successfully")

con.commit()
con.close()

Producción

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Database opened successfully
Table created successfully

El método commit() nos ayuda a aplicar los cambios que hemos hecho a la base de datos, y estos cambios no se pueden deshacer si commit() se ejecuta correctamente. El método close() cerrará la conexión a la base de datos.

En este punto, hemos creado una tabla con 4 columnas, todas las cuales tienen varios tipos de datos. El resultado anterior muestra que la tabla se creó correctamente.

Inserción de datos

Podemos insertar un solo registro o varios registros en una tabla de base de datos de Postgres. De nuevo, primero debemos establecer una conexión con el servidor de la base de datos llamando a la función connect(). A continuación, debemos crear un objeto de cursor llamando al método cursor(). Por último, debemos ejecutar la instrucción INSERT a través del método execute() para agregar los datos a la tabla.

Aquí hay un ejemplo de esto en acción:

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432")
print("Database opened successfully")

cur = con.cursor()

cur.execute("INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3420, 'John', 18, 'Computer Science', 'ICT')");

con.commit()
print("Record inserted successfully")
con.close()

Producción

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Database opened successfully
Record inserted successfully

Después de ejecutar este código, hemos insertado un solo registro en nuestra tabla de base de datos. Esto se hizo especificando el nombre de la tabla, así como las columnas en las que necesitamos insertar los datos. También es posible para nosotros insertar múltiples registros con un solo comando. Por ejemplo:

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432")
print("Database opened successfully")

cur = con.cursor()

cur.execute("INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3419, 'Abel', 17, 'Computer Science', 'ICT')");
cur.execute("INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3421, 'Joel', 17, 'Computer Science', 'ICT')");
cur.execute("INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3422, 'Antony', 19, 'Electrical Engineering', 'Engineering')");
cur.execute("INSERT INTO STUDENT (ADMISSION,NAME,AGE,COURSE,DEPARTMENT) VALUES (3423, 'Alice', 18, 'Information Technology', 'ICT')");

con.commit()
print("Records inserted successfully")
con.close()

Producción

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Database opened successfully
Records inserted successfully

Dado que el método commit() no se llama hasta después de que "ejecutamos" todas las declaraciones INSERT, se insertan múltiples registros con una sola llamada del método commit().

Recuperando datos {#recuperando datos}

Puede seleccionar datos de una base de datos de Postgres y ver los registros de la tabla. Primero, debe establecer una conexión a la base de datos usando la función connect(). A continuación, se debe crear un nuevo cursor llamando al método cursor(). El objeto de cursor creado se puede usar para ejecutar la declaración SELECT para consultar datos de la base de datos.

Por ejemplo:

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432")
print("Database opened successfully")

cur = con.cursor()
cur.execute("SELECT admission, name, age, course, department from STUDENT")
rows = cur.fetchall()

for row in rows:
    print("ADMISSION =", row[0])
    print("NAME =", row[1])
    print("AGE =", row[2])
    print("COURSE =", row[3])
    print("DEPARTMENT =", row[4], "\n")

print("Operation done successfully")
con.close()

Producción

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Database opened successfully
ADMISSION = 3420
NAME = John
AGE = 18
COURSE = Computer Science
DEPARTMENT = ICT

ADMISSION = 3419
NAME = Abel
AGE = 17
COURSE = Computer Science
DEPARTMENT = ICT

ADMISSION = 3421
NAME = Joel
AGE = 17
COURSE = Computer Science
DEPARTMENT = ICT

ADMISSION = 3422
NAME = Antony
AGE = 19
COURSE = Electrical Engineering
DEPARTMENT = Engineering

ADMISSION = 3423
NAME = Alice
AGE = 18
COURSE = Information Technology
DEPARTMENT = ICT

Operation done successfully

Aquí hemos recuperado datos de la base de datos especificando la tabla y los nombres de las columnas que necesitamos recuperar de la tabla de la base de datos. Estos datos se nos devuelven como una lista de tuplas, siendo la lista de "nivel superior" las filas de datos. Entonces cada fila es una tupla de los datos de la columna. Si no se devuelven filas para la consulta, fetchall() devuelve una lista vacía.

Actualización de tablas

Podemos actualizar o modificar los detalles de un registro que ya se ha insertado en una tabla de base de datos. Primero, tenemos que establecer una conexión a la base de datos usando el método connect(). A continuación, llamamos a la función cursor() para crear un objeto de cursor. Finalmente, ejecutamos el método execute() para ejecutar la instrucción UPDATE con valores de entrada.

Por ejemplo:

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432")
print("Database opened successfully")

cur = con.cursor()

cur.execute("UPDATE STUDENT set AGE = 20 where ADMISSION = 3420")
con.commit()
print("Total updated rows:", cur.rowcount)

cur.execute("SELECT admission, age, name, course, department from STUDENT")
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print("ADMISSION =", row[0])
    print("NAME =", row[1])
    print("AGE =", row[2])
    print("COURSE =", row[2])
    print("DEPARTMENT =", row[3], "\n")

print("Operation done successfully")
con.close()

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Database opened successfully
Total updated rows: 1
ADMISSION = 3419
NAME = 17
AGE = Abel
COURSE = Abel
DEPARTMENT = Computer Science

ADMISSION = 3421
NAME = 17
AGE = Joel
COURSE = Joel
DEPARTMENT = Computer Science

ADMISSION = 3422
NAME = 19
AGE = Antony
COURSE = Antony
DEPARTMENT = Electrical Engineering

ADMISSION = 3423
NAME = 18
AGE = Alice
COURSE = Alice
DEPARTMENT = Information Technology

ADMISSION = 3420
NAME = 20
AGE = John
COURSE = John
DEPARTMENT = Computer Science

Operation done successfully

En el ejemplo anterior, hemos actualizado el valor de la columna ‘EDAD’ para todas las filas donde ‘ADMISIÓN’ es 3420. Después de ejecutar la actualización, recuperamos estos datos para verificar que se hayan actualizado las filas/columnas apropiadas.

Eliminación de filas

Para eliminar un registro de una tabla de la base de datos de Postgres, primero debemos establecer una conexión con el servidor de la base de datos. En segundo lugar, se debe crear un objeto de cursor llamando a la función cursor(). Luego ejecutamos la instrucción DELETE para realizar la eliminación.

Por ejemplo:

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import psycopg2

con = psycopg2.connect(database="postgres", user="postgres", password="Kaliakakya", host="127.0.0.1", port="5432")
print("Database opened successfully")

cur = con.cursor()

cur.execute("DELETE from STUDENT where ADMISSION=3420;")
con.commit()
print("Total deleted rows:", cur.rowcount)

cur.execute("SELECT admission, name, age, course, department from STUDENT")
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print("ADMISSION =", row[0])
    print("NAME =", row[1])
    print("AGE =", row[2])
    print("COURSE =", row[3])
    print("DEPARTMENT =", row[4], "\n")

print("Deletion successful")
con.close()

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Database opened successfully
Total deleted rows: 1
ADMISSION = 3419
NAME = Abel
AGE = 17
COURSE = Computer Science
DEPARTMENT = ICT

ADMISSION = 3421
NAME = Joel
AGE = 17
COURSE = Computer Science
DEPARTMENT = ICT

ADMISSION = 3422
NAME = Antony
AGE = 19
COURSE = Electrical Engineering
DEPARTMENT = Engineering

ADMISSION = 3423
NAME = Alice
AGE = 18
COURSE = Information Technology
DEPARTMENT = ICT

Deletion successful

En este ejemplo hemos eliminado todos los registros donde el número de admisión del estudiante es 3420, que en este caso es solo una fila. Después de recuperar los datos usando SELECT, podemos ver que este registro no es parte de la salida anterior, lo que confirma que se eliminó de la base de datos.

Conclusión

Con Python, hay varias formas de acceder a una base de datos PostgreSQL. Hay muchos controladores de base de datos para Python que podemos usar para este propósito, pero psycopg es el más popular. En este artículo, mostramos cómo instalar el módulo, establecer una conexión a su base de datos PostgreSQL y ejecutar consultas SQL comunes usando código Python.