En este artículo, vamos a ver cómo usar datos seleccionados usando Python en PostgreSQL y psycopg2.
Instalación
Abra el símbolo del sistema y escriba el comando que se indica a continuación.
pip install psycopg2
La instrucción SELECT se usa para recuperar los detalles requeridos de una tabla existente en PostgreSQL. Los datos que se devuelven se almacenan en una tabla de resultados que se denomina conjunto de resultados. La recuperación de datos mediante el comando de selección está limitada solo al número de columnas especificadas. Si queremos recuperar todas las columnas, usamos (*).
Sintaxis:
Consulta para seleccionar todos los detalles de la tabla: SELECT * FROM table_name
Consulta para seleccionar algunos detalles específicos de la tabla: SELECT column_name1, column_name2,….FROM table_name
Tabla de demostración de comandos SELECT:
Ejemplo 1: mostrar todos los datos de la tabla.
Python3
import psycopg2 # establishing the connection conn = psycopg2.connect( database="test", user='postgres', password='password', host='localhost', port= '5432' ) # Creating a cursor object using the cursor() # method cursor = conn.cursor() sql = '''CREATE TABLE WORKER( ID BIGSERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(100) NOT NULL, COUNTRY VARCHAR(50) NOT NULL, AGE INT, SALARY FLOAT )''' cursor.execute(sql) # Inserting values into the table insert_stmt = "INSERT INTO WORKER (NAME, COUNTRY,\ AGE, SALARY) VALUES (%s, %s, %s, %s)" data = [('Krishna', 'India', 19,2000), ('Harry', 'USA', 20,7000), ('Malang', 'Nepal', 25, 5000), ('Apple', 'London', 26, 2000), ('Vishnu', 'India', 29,2000), ('Frank', 'UAE', 21,7000), ('Master', 'USA', 25, 5000), ('Montu', 'India', 26, 2000), ] cursor.executemany(insert_stmt, data) # Display whole table cursor.execute("SELECT * FROM WORKER") print(cursor.fetchall()) # Commit your changes in the database conn.commit() #Closing the connection conn.close()
Producción:
[(‘Krishna’, ‘India’, 19,2000),(‘Harry’, ‘USA’, 20,7000),(‘Malang’, ‘Nepal’, 25, 5000), (‘Apple’, ‘Londres ‘, 26, 2000),(‘Vishnu’, ‘India’, 29,2000),(‘Frank’, ‘UAE’, 21,7000), (‘Master’, ‘USA’, 25, 5000),( ‘Montu’, ‘India’, 26, 2000)]
Ejemplo 2: Devuelve algunos detalles específicos de la tabla.
Python3
import psycopg2 # establishing the connection conn = psycopg2.connect( database="test", user='postgres', password='password', host='localhost', port= '5432' ) # Creating a cursor object using the cursor() # method cursor = conn.cursor() sql = '''CREATE TABLE WORKER( ID BIGSERIAL NOT NULL PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(100) NOT NULL, COUNTRY VARCHAR(50) NOT NULL, AGE INT, SALARY FLOAT )''' cursor.execute(sql) # Inserting values into the table insert_stmt = "INSERT INTO WORKER (NAME, COUNTRY,\ AGE, SALARY) VALUES (%s, %s, %s, %s)" data = [('Krishna', 'India', 19,2000), ('Harry', 'USA', 20,7000), ('Malang', 'Nepal', 25, 5000), ('Apple', 'London', 26, 2000), ('Vishnu', 'India', 29,2000), ('Frank', 'UAE', 21,7000), ('Master', 'USA', 25, 5000), ('Montu', 'India', 26, 2000), ] cursor.executemany(insert_stmt, data) # Retrieving only NAME and SALARY FROM WORKER cursor.execute("SELECT NAME, COUNTRY from WORKER") print(cursor.fetchall()) # Commit your changes in the database conn.commit() # Closing the connection conn.close()
Producción:
[(‘Krishna’, ‘India’), (‘Harry’, ‘EE. UU.’), (‘Malang’, ‘Nepal’), (‘Apple’, ‘Londres’), (‘Vishnu’, ‘India’) , (‘Frank’, ‘EAU’), (‘Maestro’, ‘EE. UU.’), (‘Montu’, ‘India’)]
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por kumaribabita2402 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA