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Central de ajuda/ Data Warehouse Service/ Guia de gerenciamento/ Conexão de clusters/ Uso da biblioteca PyGreSQL de Python para se conectar a um cluster

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

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Uso da biblioteca PyGreSQL de Python para se conectar a um cluster

Depois de criar um cluster de armazém de dados e usar a biblioteca de funções de terceiros PyGreSQL 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 PyGreSQL.
Endereço para download: http://www.pygresql.org/download/index.html
Para obter detalhes sobre as operações de instalação e implementação, consulte http://www.pygresql.org/contents/install.html
- No CentOS e Red Hat OS, execute o seguinte comando yum:
  1
  
  yum install PyGreSQL
- PyGreSQL depende da biblioteca dinâmica libpq do PostgreSQL (versão de 32 bits ou 64 bits, o que corresponder à versão de PyGreSQL). No Linux, você pode executar o comando yum e não precisa instalar a biblioteca. Antes de usar PyGreSQL 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

PyGreSQL é uma interface cliente baseada em PyGreSQL, 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 PyGreSQL 5.2.4.

**Tabela 1** APIs de PyGreSQL suportadas pelo DWS
PyGreSQL		Sim	Observações
Module functions and constants	connect – Open a PostgreSQL connection	Sim	-
	get_pqlib_version – get the version of libpq	Sim	-
	get/set_defhost – default server host [DV]	Sim	-
	get/set_defport – default server port [DV]	Sim	-
	get/set_defopt – default connection options [DV]	Sim	-
	get/set_defbase – default database name [DV]	Sim	-
	get/set_defuser – default database user [DV]	Sim	-
	get/set_defpasswd – default database password [DV]	Sim	-
	escape_string – escape a string for use within SQL	Sim	-
	escape_bytea – escape binary data for use within SQL	Sim	-
	unescape_bytea – unescape data that has been retrieved as text	Sim	-
	get/set_namedresult – conversion to named tuples	Sim	-
	get/set_decimal – decimal type to be used for numeric values	Sim	-
	get/set_decimal_point – decimal mark used for monetary values	Sim	-
	get/set_bool – whether boolean values are returned as bool objects	Sim	-
	get/set_array – whether arrays are returned as list objects	Sim	-
	get/set_bytea_escaped – whether bytea data is returned escaped	Sim	-
	get/set_jsondecode – decoding JSON format	Sim	-
	get/set_cast_hook – fallback typecast function	Sim	-
	get/set_datestyle – assume a fixed date style	Sim	-
	get/set_typecast – custom typecasting	Sim	-
	cast_array/record – fast parsers for arrays and records	Sim	-
	Type helpers	Sim	-
	Module constants	Sim	-
Connection – The connection object	query – execute a SQL command string	Sim	-
	send_query - executes a SQL command string asynchronously	Sim	-
	query_prepared – execute a prepared statement	Sim	-
	prepare – create a prepared statement	Sim	-
	describe_prepared – describe a prepared statement	Sim	-
	reset – reset the connection	Sim	-
	poll - completes an asynchronous connection	Sim	-
	cancel – abandon processing of current SQL command	Sim	-
	close – close the database connection	Sim	-
	transaction – get the current transaction state	Sim	-
	parameter – get a current server parameter setting	Sim	-
	date_format – get the currently used date format	Sim	-
	fileno – get the socket used to connect to the database	Sim	-
	set_non_blocking - set the non-blocking status of the connection	Sim	-
	is_non_blocking - report the blocking status of the connection	Sim	-
	getnotify – get the last notify from the server	Não	O banco de dados não suporta listen/notify.
	inserttable – insert a list into a table	Sim	Use aspas duplas ("") para aspas \n no comando copy.
	get/set_notice_receiver – custom notice receiver	Sim	-
	putline – write a line to the server socket [DA]	Sim	-
	getline – get a line from server socket [DA]	Sim	-
	endcopy – synchronize client and server [DA]	Sim	-
	locreate – create a large object in the database [LO]	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	getlo – build a large object from given oid [LO]	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	loimport – import a file to a large object [LO]	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	Object attributes	Sim	-
The DB wrapper class	Initialization	Sim	-
	pkey – return the primary key of a table	Sim	-
	get_databases – get list of databases in the system	Sim	-
	get_relations – get list of relations in connected database	Sim	-
	get_tables – get list of tables in connected database	Sim	-
	get_attnames – get the attribute names of a table	Sim	-
	has_table_privilege – check table privilege	Sim	-
	get/set_parameter – get or set run-time parameters	Sim	-
	begin/commit/rollback/savepoint/release – transaction handling	Sim	-
	get – get a row from a database table or view	Sim	-
	insert – insert a row into a database table	Sim	-
	update – update a row in a database table	Sim	-
	upsert – insert a row with conflict resolution	Sim	-
	query – execute a SQL command string	Sim	-
	query_formatted – execute a formatted SQL command string	Sim	-
	query_prepared – execute a prepared statement	Sim	-
	prepare – create a prepared statement	Sim	-
	describe_prepared – describe a prepared statement	Sim	-
	delete_prepared – delete a prepared statement	Sim	-
	clear – clear row values in memory	Sim	-
	delete – delete a row from a database table	Sim	Uma tupla deve ter chave única ou chave primária.
	truncate – quickly empty database tables	Sim	-
	get_as_list/dict – read a table as a list or dictionary	Sim	-
	escape_literal/identifier/string/bytea – escape for SQL	Sim	-
	unescape_bytea – unescape data retrieved from the database	Sim	-
	encode/decode_json – encode and decode JSON data	Sim	-
	use_regtypes – determine use of regular type names	Sim	-
	notification_handler – create a notification handler	Não	O banco de dados não suporta listen/notify.
	Attributes of the DB wrapper class	Sim	-
Query methods	getresult – get query values as list of tuples	Sim	-
	dictresult/dictiter – get query values as dictionaries	Sim	-
	namedresult/namediter – get query values as named tuples	Sim	-
	scalarresult/scalariter – get query values as scalars	Sim	-
	one/onedict/onenamed/onescalar – get one result of a query	Sim	-
	single/singledict/singlenamed/singlescalar – get single result of a query	Sim	-
	listfields – list fields names of previous query result	Sim	-
	fieldname, fieldnum – field name/number conversion	Sim	-
	fieldinfo – detailed info about query result fields	Sim	-
	ntuples – return number of tuples in query object	Sim	-
	memsize – return number of bytes allocated by query result	Sim	-
LargeObject – Large Objects	open – open a large object	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	close – close a large object	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	read, write, tell, seek, unlink – file-like large object handling	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	size – get the large object size	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	export – save a large object to a file	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
	Object attributes	Não	Operações relacionadas a grandes objetos
The Notification Handler	Instantiating the notification handler	Não	O banco de dados não suporta listen/notify.
	Invoking the notification handler	Não	O banco de dados não suporta listen/notify.
	Sending notifications	Não	O banco de dados não suporta listen/notify.
	Auxiliary methods	Não	O banco de dados não suporta listen/notify.
pgdb
Module functions and constants	connect – Open a PostgreSQL connection	Sim	-
	get/set/reset_typecast – Control the global typecast functions	Sim	-
	Module constants	Sim	-
	Errors raised by this module	Sim	-
Connection – The connection object	close – close the connection	Sim	-
	commit – commit the connection	Sim	-
	rollback – roll back the connection	Sim	-
	cursor – return a new cursor object	Sim	-
	Attributes that are not part of the standard	Sim	-
Cursor – The cursor object	description – details regarding the result columns	Sim	-
	rowcount – number of rows of the result	Sim	-
	close – close the cursor	Sim	-
	execute – execute a database operation	Sim	-
	executemany – execute many similar database operations	Sim	-
	callproc – Call a stored procedure	Sim	-
	fetchone – fetch next row of the query result	Sim	-
	fetchmany – fetch next set of rows of the query result	Sim	-
	fetchall – fetch all rows of the query result	Sim	-
	arraysize - the number of rows to fetch at a time	Sim	-
	Methods and attributes that are not part of the standard	Sim	-
Type – Type objects and constructors	Type constructors	Sim	-
Type – Type objects and constructors	Type objects	Sim	-

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

Efetue logon no ambiente Linux como usuário root.

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:

     #!/usr/bin/env python3
# _*_ encoding:utf-8 _*_
 
from __future__ import print_function
 
import pg
 
 
def create_table(connection):
    print("Begin to create table")
    try:
        connection.query("drop table if exists test;"
                         "create table test(id int, name text);")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("Table created successfully")
 
 
def insert_data(connection):
    print("Begin to insert data")
    try:
        connection.query("insert into test values(1,'number1');")
        connection.query("insert into test values(2,'number2');")
        connection.query("insert into test values(3,'number3');")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("Insert data successfully")
 
 
def update_data(connection):
    print("Begin to update data")
    try:
        result = connection.query("update test set name = 'numberupdated' where id=1;")
        print("Total number of rows updated :", result)
        result = connection.query("select * from test order by 1;")
        rows = result.getresult()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("After Update, Operation done successfully")
 
 
def delete_data(connection):
    print("Begin to delete data")
    try:
        result = connection.query("delete from test where id=3;")
        print("Total number of rows deleted :", result)
        result = connection.query("select * from test order by 1;")
        rows = result.getresult()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("After Delete,Operation done successfully")
 
 
def select_data(connection):
    print("Begin to select data")
    try:
        result = connection.query("select * from test order by 1;")
        rows = result.getresult()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1])
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
        print("select failed")
    else:
        print("Operation done successfully")
 
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        conn = pg.DB(host='10.154.70.231',
                     port=8000,
                     dbname='gaussdb', # Database to be connected
                     user='dbadmin',
                     passwd='password')  # Database user password
    except pg.InternalError 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()
 
 
  

Alternativamente, use a interface dbapi.

     #!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
from __future__ import print_function
 
import pg
import pgdb
 
 
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 pg.InternalError 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 pg.InternalError 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;")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError 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;")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError 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;")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
        print("select failed")
    else:
        print("Operation done successfully")
        cursor.close()
 
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        conn = pgdb.connect(host='10.154.70.231',
                                      port='8000',
                                      database='gaussdb', # Database to be connected
                                      user='dbadmin',
                                      password='password') # Database user password
    except pg.InternalError 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()
 
 
  

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

             conn = pgdb.connect(host='10.154.70.231',
                                      port='8000',
                                      database='gaussdb', # Database to be connected
                                      user='dbadmin',
                                      password='password') # Database user password
 
 
  

Execute o seguinte comando para se conectar ao cluster usando a biblioteca de funções de terceiros PyGreSQL:
1

python python_dws.py

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

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).

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:

     #!/usr/bin/env python3
# _*_ encoding:utf-8 _*_
 
from __future__ import print_function
 
import pg
 
 
def create_table(connection):
    print("Begin to create table")
    try:
        connection.query("drop table if exists test;"
                         "create table test(id int, name text);")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("Table created successfully")
 
 
def insert_data(connection):
    print("Begin to insert data")
    try:
        connection.query("insert into test values(1,'number1');")
        connection.query("insert into test values(2,'number2');")
        connection.query("insert into test values(3,'number3');")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("Insert data successfully")
 
 
def update_data(connection):
    print("Begin to update data")
    try:
        result = connection.query("update test set name = 'numberupdated' where id=1;")
        print("Total number of rows updated :", result)
        result = connection.query("select * from test order by 1;")
        rows = result.getresult()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("After Update, Operation done successfully")
 
 
def delete_data(connection):
    print("Begin to delete data")
    try:
        result = connection.query("delete from test where id=3;")
        print("Total number of rows deleted :", result)
        result = connection.query("select * from test order by 1;")
        rows = result.getresult()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
    else:
        print("After Delete,Operation done successfully")
 
 
def select_data(connection):
    print("Begin to select data")
    try:
        result = connection.query("select * from test order by 1;")
        rows = result.getresult()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1])
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
        print("select failed")
    else:
        print("Operation done successfully")
 
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        conn = pg.DB(host='10.154.70.231',
                     port=8000,
                     dbname='gaussdb', # Database to be connected
                     user='dbadmin',
                     passwd='password')  # Database user password
    except pg.InternalError 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()
 
 
  

Alternativamente, use a interface dbapi.

     #!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
 
from __future__ import print_function
 
import pg
import pgdb
 
 
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 pg.InternalError 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 pg.InternalError 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;")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError 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;")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError 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;")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print("id = ", row[0])
            print("name = ", row[1], "\n")
    except pg.InternalError as e:
        print(e)
        print("select failed")
    else:
        print("Operation done successfully")
        cursor.close()
 
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        conn = pgdb.connect(host='10.154.70.231',
                                      port='8000',
                                      database='gaussdb', # Database to be connected
                                      user='dbadmin',
                                      password='password') # Database user password
    except pg.InternalError 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()
 
 
  

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

             conn = pgdb.connect(host='10.154.70.231',
                                      port='8000',
                                      database='gaussdb', # Database to be connected
                                      user='dbadmin',
                                      password='password') # Database user password
 
 
  

Execute o seguinte comando para se conectar ao cluster usando a biblioteca de funções de terceiros PyGreSQL:
1

python python_dws.py

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