records 0.5.3

基础

我们知道如何编写sql，所以让我们发送一些到我们的数据库：

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

一次抓住一行：

>>>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：

forrinrows:print(r.name,r.user_email)

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

也完全支持具有非字母数字字符（如空格）的字段。

或者保存一份您的唱片集以备日后参考：

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

如果您只期望一个结果：

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

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

功能

• 迭代的行被缓存以备将来参考。
• $DATABASE_URL环境变量支持。
• 方便的Database.get_table_names方法。
• 用于导出查询的命令行records工具。
• 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()&；Databse.bulk_query_file()。

唱片公司自豪地由SQLAlchemy提供动力 还有Tablib。

数据导出功能

记录还具有完整的tablib集成，并允许您导出 使用一行代码将结果转换为csv、xls、json、html表、yaml或pandas数据帧。 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不是标记语言（yaml）

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

javascript对象表示法（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）

withopen('report.xls','wb')asf:f.write(rows.export('xls'))

pandas数据帧

>>>rows.export('df')usernameactivenameuser_emailtimezone0model-tTrueHenryFordmodel-t@gmail.com2016-02-0622:28:23.894202

你明白了。Tablib的所有其他功能也可用， 因此，您可以对结果排序、添加/删除列/行、删除重复项， 转置表、添加分隔符、按列分割数据等等。

见Tablib Documentation 更多细节。

安装

当然，推荐的安装方法是pipenv：

$ pipenv install records[pandas]
✨?✨

命令行工具

作为额外的好处，一个records命令行工具将自动 包括。下面是使用信息的屏幕截图：

谢谢

谢谢你检查这个图书馆！希望你觉得有用。

当然，总有改进的余地。请随意open an issue以便我们可以使记录更好、更强、更快。