Este conteúdo foi traduzido por máquina para sua conveniência e a Huawei Cloud não pode garantir que o conteúdo foi traduzido com precisão. Para exibir o conteúdo original, use o link no canto superior direito para mudar para a página em inglês.
Computação
Elastic Cloud Server
Bare Metal Server
Auto Scaling
Image Management Service
Dedicated Host
FunctionGraph
Cloud Phone Host
Huawei Cloud EulerOS
Redes
Virtual Private Cloud
Elastic IP
Elastic Load Balance
NAT Gateway
Direct Connect
Virtual Private Network
VPC Endpoint
Cloud Connect
Enterprise Router
Enterprise Switch
Global Accelerator
Gerenciamento e governança
Cloud Eye
Identity and Access Management
Cloud Trace Service
Resource Formation Service
Tag Management Service
Log Tank Service
Config
Resource Access Manager
Simple Message Notification
Application Performance Management
Application Operations Management
Organizations
Optimization Advisor
Cloud Operations Center
Resource Governance Center
Migração
Server Migration Service
Object Storage Migration Service
Cloud Data Migration
Migration Center
Cloud Ecosystem
KooGallery
Partner Center
User Support
My Account
Billing Center
Cost Center
Resource Center
Enterprise Management
Service Tickets
HUAWEI CLOUD (International) FAQs
ICP Filing
Support Plans
My Credentials
Customer Operation Capabilities
Partner Support Plans
Professional Services
Análises
MapReduce Service
Data Lake Insight
CloudTable Service
Cloud Search Service
Data Lake Visualization
Data Ingestion Service
GaussDB(DWS)
DataArts Studio
IoT
IoT Device Access
Outros
Product Pricing Details
System Permissions
Console Quick Start
Common FAQs
Instructions for Associating with a HUAWEI CLOUD Partner
Message Center
Segurança e conformidade
Security Technologies and Applications
Web Application Firewall
Host Security Service
Cloud Firewall
SecMaster
Anti-DDoS Service
Data Encryption Workshop
Database Security Service
Cloud Bastion Host
Data Security Center
Cloud Certificate Manager
Situation Awareness
Managed Threat Detection
Blockchain
Blockchain Service
Serviços de mídia
Media Processing Center
Video On Demand
Live
SparkRTC
Armazenamento
Object Storage Service
Elastic Volume Service
Cloud Backup and Recovery
Cloud Server Backup Service
Storage Disaster Recovery Service
Scalable File Service
Volume Backup Service
Data Express Service
Dedicated Distributed Storage Service
Containers
Cloud Container Engine
SoftWare Repository for Container
Application Service Mesh
Ubiquitous Cloud Native Service
Cloud Container Instance
Bancos de dados
Relational Database Service
Document Database Service
Data Admin Service
Data Replication Service
GeminiDB
GaussDB
Distributed Database Middleware
Database and Application Migration UGO
TaurusDB
Middleware
Distributed Cache Service
API Gateway
Distributed Message Service for Kafka
Distributed Message Service for RabbitMQ
Distributed Message Service for RocketMQ
Cloud Service Engine
EventGrid
Dedicated Cloud
Dedicated Computing Cluster
Aplicações de negócios
ROMA Connect
Message & SMS
Domain Name Service
Edge Data Center Management
Meeting
AI
Face Recognition Service
Graph Engine Service
Content Moderation
Image Recognition
Data Lake Factory
Optical Character Recognition
ModelArts
ImageSearch
Conversational Bot Service
Speech Interaction Service
Huawei HiLens
Developer Tools
SDK Developer Guide
API Request Signing Guide
Terraform
Koo Command Line Interface
Distribuição de conteúdo e computação de borda
Content Delivery Network
Intelligent EdgeFabric
CloudPond
Soluções
SAP Cloud
High Performance Computing
Serviços para desenvolvedore
ServiceStage
CodeArts
CodeArts PerfTest
CodeArts Req
CodeArts Pipeline
CodeArts Build
CodeArts Deploy
CodeArts Artifact
CodeArts TestPlan
CodeArts Check
Cloud Application Engine
MacroVerse aPaaS
KooPhone
KooDrive
Central de ajuda/ GaussDB(DWS)/ Guia de gerenciamento/ Conexão de clusters/ Uso da biblioteca de funções de terceiros psycopg2 do Python para conectar-se a um cluster

Uso da biblioteca de funções de terceiros psycopg2 do Python para conectar-se a um cluster

Atualizado em 2024-08-19 GMT+08:00

Depois de criar um cluster de armazém de dados e usar a biblioteca de funções de terceiros psycopg2 para se conectar ao cluster, você pode usar o Python para acessar o GaussDB(DWS) e executar várias operações em tabelas de dados

Preparações antes de se conectar a um cluster

  • Um EIP foi vinculado ao cluster de armazém de dados.
  • Você obteve o nome de usuário e a senha de administrador para efetuar logon no banco de dados no cluster de armazém de dados.
    Os algoritmos MD5 podem ser vulneráveis a ataques de colisão e não podem ser usados para verificação de senhas. Atualmente, o GaussDB(DWS) usa o design de segurança padrão. Por padrão, a verificação de senha MD5 está desabilitada, e isso pode causar falhas de conexões de clientes de código aberto. É aconselhável definir password_encryption_type como 1. Para obter detalhes, consulteModificação dos parâmetros do banco de dados.
    • Por motivos de segurança, o GaussDB(DWS) não usa mais MD5 para armazenar resumos de senha por padrão. Como resultado, as unidades de código aberto e os clientes podem falhar ao se conectar ao banco de dados. Para usar o algoritmo MD5 usado em um protocolo de código aberto, você deve modificar sua política de senha e criar um novo usuário ou alterar a senha de um usuário existente.
    • O banco de dados armazena o resumo de hash de senhas em vez de texto de senha. Durante a verificação de senha, o sistema compara o resumo de hash com o resumo de senha enviado pelo cliente (operações de sal estão envolvidas). Se você alterar sua política de algoritmo criptográfico, o banco de dados não poderá gerar um novo resumo de hash para sua senha existente. Para fins de conectividade, você deve alterar manualmente sua senha ou criar um novo usuário. A nova senha será criptografada usando o algoritmo de hash e armazenada para autenticação na próxima conexão.
  • Você obteve o endereço de rede pública, incluindo o endereço IP e o número da porta no cluster de armazém de dados. Para mais detalhes, consulte Obtenção do endereço de conexão do cluster.
  • Você instalou a biblioteca de funções de terceiros psycopg2. Endereço de download: https://pypi.org/project/psycopg2/. Para obter detalhes sobre instalação e implementação, consulte https://www.psycopg.org/install/.
    • No CentOS e Red Hat OS, execute o seguinte comando yum:
      1
      yum install python-psycopg2
      
    • psycopg2 depende da biblioteca dinâmica libpq do PostgreSQL (versão de 32 bits ou 64 bits, o que corresponder à versão de psycopg2). No Linux, você pode executar o comando yum e não precisa instalar a biblioteca. Antes de usar psycopg2 no Windows, você precisa instalar libpq de uma das seguintes maneiras:
      • Instale o PostgreSQL e configure as bibliotecas dinâmicas libpq, ssl e crypto na variável de ambiente PATH.
      • Instale psqlodbc e use as bibliotecas dinâmicas libpq, ssl e crypto transportadas pelo driver ODBC do PostgreSQL.

Restrições

psycopg2 é uma interface cliente baseada em PostgreSQL, e suas funções não são totalmente suportadas pelo GaussDB(DWS). Para mais detalhes, consulte Tabela 1.

As seguintes APIs são suportadas com base em Python 3.8.5 e psycopg 2.9.1.

Tabela 1 APIs do psycopg2 suportadas pelo DWS

Nome da classe

Uso

Função/variável de membro

Sim

Observações

connections

Básico

cursor(name=None, cursor_factory=None, scrollable=None, withhold=False)

Sim

-

commit()

Sim

-

rollback()

Sim

-

close()

Sim

-

Métodos de suporte de commit de duas fases

xid(format_id, gtrid, bqual)

Sim

-

tpc_begin(xid)

Sim

-

tpc_prepare()

Não

O kernel não suporta PREPARE TRANSACTION explícita.

tpc_commit([xid])

Sim

-

tpc_rollback([xid])

Sim

-

tpc_recover()

Sim

-

closed

Sim

-

cancel()

Sim

-

reset()

Não

DISCARD ALL não é suportado.

dsn

Sim

-

Métodos e atributos de controle de transações.

set_session(isolation_level=None, readonly=None, deferrable=None, autocommit=None)

Sim

O banco de dados não suporta a configuração de default_transaction_read_only em uma sessão.

autocommit

Sim

-

isolation_level

Sim

-

readonly

Não

O banco de dados não suporta a configuração de default_transaction_read_only em uma sessão.

deferrable

Sim

-

set_isolation_level(level)

Sim

-

encoding

Sim

-

set_client_encoding(enc)

Sim

-

notices

Não

O banco de dados não suporta listen/notify.

notifies

Sim

-

cursor_factory

S

-

info

Sim

-

status

Sim

-

lobject

Não

O banco de dados não suporta operações relacionadas a objetos grandes.

Métodos relacionados ao suporte assíncrono

poll()

Sim

-

fileno()

Sim

-

isexecuting()

Sim

-

Inter-operação com outros módulos C API

pgconn_ptr

Sim

-

get_native_connection()

Sim

-

Métodos informativos da conexão nativa

get_transaction_status()

Sim

-

protocol_version

Sim

-

server_version

Sim

-

get_backend_pid()

Sim

O PID obtido não é o PID em segundo plano, mas o ID da conexão lógica.

get_parameter_status(parameter)

Sim

-

get_dsn_parameters()

Sim

-

cursor

Básico

description

Sim

-

close()

Sim

-

closed

Sim

-

connection

Sim

-

name

Sim

-

scrollable

Não

O banco de dados não suporta SCROLL CURSOR.

withhold

Não

O cwithhold cursor precisa ser fechado antes da operação de commit.

Métodos de execução de comandos

execute(query, vars=None)

Sim

-

executemany(query, vars_list)

Sim

-

callproc(procname[, parameters])

Sim

-

mogrify(operation[, parameters])

Sim

-

setinputsizes(sizes)

Sim

-

fetchone()

Sim

-

fetchmany([size=cursor.arraysize])

Sim

-

fetchall()

Sim

-

scroll(value[, mode='relative'])

Não

O banco de dados não suporta SCROLL CURSOR.

arraysize

Sim

-

itersize

Sim

-

rowcount

Sim

-

rownumber

Sim

-

lastrowid

Sim

-

query

Sim

-

statusmessage

Sim

-

cast(oid, s)

Sim

-

tzinfo_factory

Sim

-

nextset()

Sim

-

setoutputsize(size[, column])

Sim

-

Métodos relacionados à COPY

copy_from(file, table, sep='\\t', null='\\\\N', size=8192, columns=None)

Sim

-

copy_to(file, table, sep='\\t', null='\\\\N', columns=None)

Sim

-

copy_expert(sql, file, size=8192)

Sim

-

Inter-operação com outros módulos C API

pgresult_ptr

Sim

-

Usar a biblioteca de funções de terceiros psycopg2 para conectar-se a um cluster (Linux)

  1. Efetue logon no ambiente Linux como usuário root.
  2. Execute o seguinte comando para criar o arquivo python_dws.py:

    vi python_dws.py

    Copie e cole o seguinte conteúdo no arquivo python_dws.py:

      1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9
     10
     11
     12
     13
     14
     15
     16
     17
     18
     19
     20
     21
     22
     23
     24
     25
     26
     27
     28
     29
     30
     31
     32
     33
     34
     35
     36
     37
     38
     39
     40
     41
     42
     43
     44
     45
     46
     47
     48
     49
     50
     51
     52
     53
     54
     55
     56
     57
     58
     59
     60
     61
     62
     63
     64
     65
     66
     67
     68
     69
     70
     71
     72
     73
     74
     75
     76
     77
     78
     79
     80
     81
     82
     83
     84
     85
     86
     87
     88
     89
     90
     91
     92
     93
     94
     95
     96
     97
     98
     99
    100
    101
    102
    103
    104
    105
    106
    107
    108
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-
     
    from __future__ import print_function
     
    import psycopg2
     
     
    def create_table(connection):
        print("Begin to create table")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("drop table if exists test;"
                           "create table test(id int, name text);")
            connection.commit()
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("Table created successfully")
            cursor.close()
     
     
    def insert_data(connection):
        print("Begin to insert data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("insert into test values(1,'number1');")
            cursor.execute("insert into test values(2,'number2');")
            cursor.execute("insert into test values(3,'number3');")
            connection.commit()
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("Insert data successfully")
            cursor.close()
     
     
    def update_data(connection):
        print("Begin to update data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("update test set name = 'numberupdated' where id=1;")
            connection.commit()
            print("Total number of rows updated :", cursor.rowcount)
            cursor.execute("select * from test order by 1;")
            rows = cursor.fetchall()
            for row in rows:
                print("id = ", row[0])
                print("name = ", row[1], "\n")
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("After Update, Operation done successfully")
     
     
    def delete_data(connection):
        print("Begin to delete data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("delete from test where id=3;")
            connection.commit()
            print("Total number of rows deleted :", cursor.rowcount)
            cursor.execute("select * from test order by 1;")
            rows = cursor.fetchall()
            for row in rows:
                print("id = ", row[0])
                print("name = ", row[1], "\n")
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("After Delete,Operation done successfully")
     
     
    def select_data(connection):
        print("Begin to select data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("select * from test order by 1;")
            rows = cursor.fetchall()
            for row in rows:
                print("id = ", row[0])
                print("name = ", row[1], "\n")
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
            print("select failed")
        else:
            print("Operation done successfully")
            cursor.close()
     
     
    if __name__ == '__main__':
        try:
            conn = psycopg2.connect(host='10.154.70.231',
                                    port='8000',
                                    database='gaussdb',  # Database to be connected
                                    user='dbadmin',
                                    password='password')  # Database user password
        except psycopg2.DatabaseError as ex:
            print(ex)
            print("Connect database failed")
        else:
            print("Opened database successfully")
            create_table(conn)
            insert_data(conn)
            select_data(conn)
            update_data(conn)
            delete_data(conn)
            conn.close()
    

  3. Altere o endereço de rede pública, o número da porta do cluster, o nome do banco de dados, o nome do usuário do banco de dados e a senha do banco de dados no arquivo python_dws.py com base nas informações reais do cluster.

    A API de psycopg2 não fornece o recurso de repetição de conexão. Você precisa implementar o processamento de nova tentativa no código de serviço.

    1
    2
    3
    4
    5
            conn = psycopg2.connect(host='10.154.70.231',
                                    port='8000',
                                    database='gaussdb',  # Database to be connected
                                    user='dbadmin',
                                    password='password')  # Database user password
    

  4. Execute o seguinte comando para se conectar ao cluster usando a biblioteca de funções de terceiros psycopg:

    python python_dws.py

Usar a biblioteca de funções de terceiros psycopg2 para conectar-se a um cluster (Windows)

  1. No sistema operacional Windows, clique no botão Start, digite cmd na caixa de pesquisa e clique em cmd.exe na lista de resultados para abrir a interface de linha de comando (CLI).
  2. Na CLI, execute o seguinte comando para criar o arquivo python_dws.py:

    type nul> python_dws.py

    Copie e cole o seguinte conteúdo no arquivo python_dws.py:

      1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9
     10
     11
     12
     13
     14
     15
     16
     17
     18
     19
     20
     21
     22
     23
     24
     25
     26
     27
     28
     29
     30
     31
     32
     33
     34
     35
     36
     37
     38
     39
     40
     41
     42
     43
     44
     45
     46
     47
     48
     49
     50
     51
     52
     53
     54
     55
     56
     57
     58
     59
     60
     61
     62
     63
     64
     65
     66
     67
     68
     69
     70
     71
     72
     73
     74
     75
     76
     77
     78
     79
     80
     81
     82
     83
     84
     85
     86
     87
     88
     89
     90
     91
     92
     93
     94
     95
     96
     97
     98
     99
    100
    101
    102
    103
    104
    105
    106
    107
    108
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding:UTF-8 -*-
    
    from __future__ import print_function
    
    import psycopg2
    
    
    def create_table(connection):
        print("Begin to create table")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("drop table if exists test;"
                           "create table test(id int, name text);")
            connection.commit()
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("Table created successfully")
            cursor.close()
    
    
    def insert_data(connection):
        print("Begin to insert data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("insert into test values(1,'number1');")
            cursor.execute("insert into test values(2,'number2');")
            cursor.execute("insert into test values(3,'number3');")
            connection.commit()
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("Insert data successfully")
            cursor.close()
    
    
    def update_data(connection):
        print("Begin to update data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("update test set name = 'numberupdated' where id=1;")
            connection.commit()
            print("Total number of rows updated :", cursor.rowcount)
            cursor.execute("select * from test order by 1;")
            rows = cursor.fetchall()
            for row in rows:
                print("id = ", row[0])
                print("name = ", row[1], "\n")
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("After Update, Operation done successfully")
    
    
    def delete_data(connection):
        print("Begin to delete data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("delete from test where id=3;")
            connection.commit()
            print("Total number of rows deleted :", cursor.rowcount)
            cursor.execute("select * from test order by 1;")
            rows = cursor.fetchall()
            for row in rows:
                print("id = ", row[0])
                print("name = ", row[1], "\n")
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
        else:
            print("After Delete,Operation done successfully")
    
    
    def select_data(connection):
        print("Begin to select data")
        try:
            cursor = connection.cursor()
            cursor.execute("select * from test order by 1;")
            rows = cursor.fetchall()
            for row in rows:
                print("id = ", row[0])
                print("name = ", row[1], "\n")
        except psycopg2.ProgrammingError as e:
            print(e)
            print("select failed")
        else:
            print("Operation done successfully")
            cursor.close()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        try:
            conn = psycopg2.connect(host='10.154.70.231',
                                    port='8000',
                                    database='postgresgaussdb',  # Database to be connected
                                    user='dbadmin',
                                    password='password')  # Database user password
        except psycopg2.DatabaseError as ex:
            print(ex)
            print("Connect database failed")
        else:
            print("Opened database successfully")
            create_table(conn)
            insert_data(conn)
            select_data(conn)
            update_data(conn)
            delete_data(conn)
            conn.close()
    

  3. Altere o endereço de rede pública, o número da porta do cluster, o nome do banco de dados, o nome do usuário do banco de dados e a senha do banco de dados no arquivo python_dws.py com base nas informações reais do cluster.

    1
    2
    3
    4
    5
            conn = psycopg2.connect(host='10.154.70.231',
                                    port='8000',
                                    database='gaussdb',  # Database to be connected
                                    user='dbadmin',
                                    password='password')  # Database user password
    

  4. Na CLI, execute o seguinte comando para usar psycopg para se conectar ao cluster:

    python python_dws.py

Por que a nova tentativa de CN não é apoiada quando psycopg2 é conectado a um cluster?

Com o recurso de repetição de CN, GaussDB(DWS) tenta novamente uma instrução que falhou ao ser executada e identifica o tipo de falha. Para obter detalhes, consulte Repetição automática em caso de erros de execução de instruções SQL. No entanto, em uma sessão conectada usando psycopg2, uma instrução SQL com falha relatará um erro e interromperá a execução. Em uma alternância primária/em espera, se uma instrução SQL com falha não for repetida, o seguinte erro será relatado. Se a alternância for concluída durante uma nova tentativa automática, o resultado correto será retornado.

1
psycopg2.errors.ConnectionFailure: pooler: failed to create 1 connections, Error Message: remote node dn_6003_6004, detail: could not connect to server: Operation now in progress

Causas do erro:

  1. psycopg2 envia a instrução BEGIN para iniciar uma transação antes de enviar uma instrução SQL.
  2. A repetição de CN não suporta declarações em blocos de transação.

Solução:

  • No modo de conexão síncrona, termine a transação iniciada pelo driver.
    1
    2
    3
    4
    cursor = conn.cursor()
    # End the transaction started by the driver.
    cursor.execute("end; select * from test order by 1;") 
    rows = cursor.fetchall()
    
  • Inicie uma transação em uma conexão assíncrona. Para mais detalhes, visite o site oficial do PyScopg em: https://www.psycopg.org/docs/advanced.html?highlight=async
     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    #!/usr/bin/env python3
    # _*_ encoding=utf-8 _*_
     
    import psycopg2
    import select
     
    # Wait function provided by psycopg2 in asynchronous connection mode
    #For details, see https://www.psycopg.org/docs/advanced.html?highlight=async.
    def wait(conn):
        while True:
            state = conn.poll()
            if state == psycopg2.extensions.POLL_OK:
                break
            elif state == psycopg2.extensions.POLL_WRITE:
                select.select([], [conn.fileno()], [])
            elif state == psycopg2.extensions.POLL_READ:
                select.select([conn.fileno()], [], [])
            else:
                raise psycopg2.OperationalError("poll() returned %s" % state)
     
    def psycopg2_cnretry_sync():
        # Create a connection.
        conn = psycopg2.connect(host='10.154.70.231',
                                    port='8000',
                                    database='gaussdb',  # Database to be connected
                                    user='dbadmin',
                                    password='password',  # Database user password
                                    async=1) # Use the asynchronous connection mode.
        wait(conn)
     
        # Execute a query.
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("select * from test order by 1;")
        wait(conn)
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row[0], row[1])
     
        # Close the connection.
        conn.close()
     
    if __name__ == '__main__':
        psycopg2_cnretry_async()
    

Usamos cookies para aprimorar nosso site e sua experiência. Ao continuar a navegar em nosso site, você aceita nossa política de cookies. Saiba mais

Feedback

Feedback

Feedback

0/500

Conteúdo selecionado

Envie o conteúdo selecionado com o feedback