python操作客戶端軟體的庫

① 值得收藏的python第三方庫

網路站點爬取

爬取網路站點的庫Scrapy – 一個快速高級的屏幕爬取及網頁採集框架。cola – 一個分布式爬蟲框架。Demiurge – 基於PyQuery 的爬蟲微型框架。feedparser – 通用 feed 解析器。Grab – 站點爬取框架。MechanicalSoup – 用於自動和網路站點交互的 Python 庫。portia – Scrapy 可視化爬取。pyspider – 一個強大的爬蟲系統。RoboBrowser – 一個簡單的，Python 風格的庫，用來瀏覽網站，而不需要一個獨立安裝的瀏覽器。

互動式解析器

互動式 Python 解析器。

IPython – 功能豐富的工具，非常有效的使用互動式 Python。

bpython- 界面豐富的 Python 解析器。

ptpython – 高搜畢臘級互動式Python解析器， 構建於python-prompt-toolkit 之上。

圖像處理

用來操作圖像的庫.

pillow – Pillow 是一個更加易用版的 PIL。

hmap – 圖像直方圖映射。

imgSeek – 一個使用視覺相似性搜索一組圖片集合的項目。

nude.py – 裸體檢測。

pyBarcode – 不藉助 PIL 庫在 Python 程序中生成條形碼。

pygram – 類似 Instagram 的圖像濾鏡。

python-qrcode – 一個純 Python 實現的二維碼生成器。

Quads – 基於四叉樹的計算機藝術。

scikit-image – 一個用於（科學）圖像處理的 Python 庫。

thumbor – 一數螞個小型圖像服務，具有剪裁，尺寸重設和翻轉功能。

wand – MagickWand的Python 綁定。MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。

HTTP

使用HTTP的庫。

requests – 人性化的HTTP請求庫。

grequests – requests 庫 + gevent ，用於非同步 HTTP 請求.

httplib2 – 全面的 HTTP 客戶端庫。

treq – 類似 requests 的Python API 構建於 Twisted HTTP 客戶端之上。

urllib3 – 一個具有線程安全連接池，支持文件 post，清晰友好的 HTTP 庫。

資料庫

Python實現的資料庫。

pickleDB – 一個簡單，輕量級鍵值儲存資料庫。

PipelineDB – 流式 SQL 資料庫。

TinyDB – 一個微型的，面向文檔型資料庫。

ZODB – 一個 Python 原生對象資料庫。一個鍵值和對象圖資料庫。

Web 框架

全棧 web 框架。

Django – Python 界最流行的 web 框架。

awesome-django系列

Flask – 一個 Python 微型框架。

https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列

Pyramid – 一個小巧，快速，接地氣的開源Python web 框架。

awesome-pyramid系列

Bottle – 一個快速小巧，輕量級的 WSGI 微型 web 框架。

CherryPy – 一個極簡的 Python web 框架，服從 HTTP/1.1 協議且具有WSGI 線程池。

TurboGears – 一個可以擴展為全棧解決方案的微型框架。

web.py – 一個 Python 的 web 框架，既簡單，又強大。

web2py – 一個全棧 web 框架和平台，專注於簡單易用。

Tornado – 一個web 框架和非同步網路庫。

HTML處理世滑

處理 HTML和XML的庫。

BeautifulSoup – 以 Python 風格的方式來對 HTML 或 XML 進行迭代，搜索和修改。

bleach – 一個基於白名單的 HTML 清理和文本鏈接庫。

cssutils – 一個 Python 的 CSS 庫。

html5lib – 一個兼容標準的 HTML 文檔和片段解析及序列化庫。

lxml – 一個非常快速，簡單易用，功能齊全的庫，用來處理 HTML 和 XML。

MarkupSafe – 為Python 實現 XML/HTML/XHTML 標記安全字元串。

pyquery – 一個解析 HTML 的庫，類似 jQuery。

untangle – 將XML文檔轉換為Python對象，使其可以方便的訪問。

xhtml2pdf – HTML/CSS 轉 PDF 工具。

xmltodict – 像處理 JSON 一樣處理 XML。

游戲開發

超贊的游戲開發庫。

Cocos2d – cocos2d 是一個用來開發 2D 游戲， 示例和其他圖形/交互應用的框架。基於 pyglet。

Panda3D – 由迪士尼開發的 3D 游戲引擎，並由卡內基梅隴娛樂技術中心負責維護。使用C++編寫, 針對 Python 進行了完全的封裝。

Pygame – Pygame 是一組 Python 模塊，用來編寫游戲。

PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 綁定，可以用來開發游戲和模擬程序等任何 3D 應用。

PyOpenGL – OpenGL 的 Python 綁定及其相關 APIs。

PySDL2 – SDL2 庫的封裝，基於 ctypes。

RenPy – 一個視覺小說（visual novel）引擎。

② 最常用Python開源框架有哪些

django
flask等等
建議先把django學會，慢慢來，舉一反三。前期比較困難。

③ 後端編程Python3-資料庫編程

對大多數軟體開發者而言，術語資料庫通常是指RDBMS（關系資料庫管理系統）, 這些系統使用表格（類似於電子表格的網格），其中行表示記錄，列表示記錄的欄位。表格及其中存放的數據是使用SQL （結構化査詢語言）編寫的語句來創建並操縱的。Python提供了用於操縱SQL資料庫的API（應用程序介面），通常與作為標準的SQLite 3資料庫一起發布。

另一種資料庫是DBM （資料庫管理器），其中存放任意數量的鍵-值項。Python 的標准庫提供了幾種DBM的介面，包括某些特定於UNIX平台的。DBM的工作方式 與Python中的字典類似，區別在於DBM通常存放於磁碟上而不是內存中，並且其鍵與值總是bytes對象，並可能受到長度限制。本章第一節中講解的shelve模塊提供了方便的DBM介面，允許我們使用字元串作為鍵，使用任意（picklable）對象作為值。

如果可用的 DBM 與 SQLite 資料庫不夠充分，Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量資料庫相關的包，包括bsddb DBM ("Berkeley DB")，對象-關系映射器，比如SQLAlchemy （www.sqlalchemy.org）,以及流行的客戶端/伺服器數據的介面，比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。

本章中，我們將實現某程序的兩個版本，該程序用於維護一個DVD列表，並追蹤每個DVD的標題、發行年份、時間長度以及發行者。該程序的第一版使用DBM （通過shelve模塊）存放其數據，第二版則使用SQLite資料庫。兩個程序都可以載入與保存簡單的XML格式，這使得從某個程序導出DVD數據並將其導入到其他程序成為可能。與DBM版相比，基於SQL的程序提供了更多一些的功能，並且其數據設計也稍干凈一些。

12.1 DBM資料庫

shelve模塊為DBM提供了一個wrapper,藉助於此，我們在與DBM交互時，可以將其看做一個字典，這里是假定我們只使用字元串鍵與picklable值，實際處理時， shelve模塊會將鍵與值轉換為bytes對象(或者反過來)。

由於shelve模塊使用的是底層的DBM,因此，如果其他計算機上沒有同樣的DBM,那麼在某台計算機上保存的DBM文件在其他機器上無法讀取是可能的。為解決這一問題，常見的解決方案是對那些必須在機器之間可傳輸的文件提供XML導入與導出功能，這也是我們在本節的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。

對鍵，我們使用DVD的標題；對值，則使用元組，其中存放發行者、發行年份以及時間。藉助於shelve模塊，我們不需要進行任何數據轉換，並可以把DBM對象當做一個字典進行處理。

程序在結構上類似於我們前面看到的那種菜單驅動型的程序，因此，這里主要展示的是與DBM程序設計相關的那部分。下面給出的是程序main()函數中的一部分， 忽略了其中菜單處理的部分代碼。

db = None

try:

db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

finally:

if db is not None:

db.dose()

這里我們已打開(如果不存在就創建)指定的DBM文件，以便於對其進行讀寫操作。每一項的值使用指定的pickle協議保存為一個pickle,現有的項可以被讀取， 即便是使用更底層的協議保存的，因為Python可以計算出用於讀取pickle的正確協議。最後，DBM被關閉——其作用是清除DBM的內部緩存，並確保磁碟文件可以反映出已作的任何改變，此外，文件也需要關閉。

該程序提供了用於添加、編輯、列出、移除、導入、導出DVD數據的相應選項。除添加外，我們將忽略大部分用戶介面代碼，同樣是因為已經在其他上下文中進行了展示。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,

maximum=datetime,date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes「, minimum=0, maximum=60*48)

db[title] = (director, year, ration)

db.sync()

像程序菜單調用的所有函數一樣，這一函數也以DBM對象(db)作為其唯一參數。該函數的大部分工作都是獲取DVD的詳細資料，在倒數第二行，我們將鍵-值項存儲在DBM文件中,DVD的標題作為鍵，發行者、年份以及時間(由shelve模塊pickled在一起)作為值。

為與Python通常的一致性同步，DBM提供了與字典一樣的API，因此，除了 shelve.open() 函數(前面已展示)與shelve.Shelf.sync()方法(該方法用於清除shelve的內部緩存，並對磁碟上文件的數據與所做的改變進行同步——這里就是添加一個新項)，我們不需要學習任何新語法。

def edit_dvd(db):

old_title = find_dvd(db, "edit")

if old_title is None:

return

title = Console.get.string("Title", "title", old_title)

if not title:

return

director, year, ration = db[old_title]

...

db[title]= (director, year, ration)

if title != old_title:

del db[old_title]

db.sync()

為對某個DVD進行編輯，用戶必須首先選擇要操作的DVD,也就是獲取DVD 的標題，因為標題用作鍵，值則用於存放其他相關數據。由於必要的功能在其他場合 (比如移除DVD)也需要使用，因此我們將其實現在一個單獨的find_dvd()函數中，稍後將査看該函數。如果找到了該DVD,我們就獲取用戶所做的改變，並使用現有值作為默認值，以便提高交互的速度。(對於這一函數，我們忽略了大部分用戶介面代碼， 因為其與添加DVD時幾乎是相同的。)最後，我們保存數據，就像添加時所做的一樣。如果標題未作改變，就重寫相關聯的值；如果標題已改變，就創建一個新的鍵-值對， 並且需要刪除原始項。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

while True:

matches =[]

start = Console.get_string(message, "title")

if not start:

return None

for title in db:

if title.lower().startswith(start.lower()):

matches.append(title)

if len(matches) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(matches) == 1:

return matches[0]

elif len(matches) > DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds start with {0}; try entering more of the title".format(start)

continue

else:

matches = sorted(matches, key=str.lower)

for i, match in enumerate(matches):

print("{0}: {1}".format(i+1, match))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(matches))

return matches[which - 1] if which != 0 else None

為盡可能快而容易地發現某個DVD,我們需要用戶只輸入其標題的一個或頭幾個字元。在具備了標題的起始字元後，我們在DBM中迭代並創建一個匹配列表。如果只有一個匹配項，就返回該項；如果有幾個匹配項(但少於DISPLAY_LIMIT, 一個在程序中其他地方設置的整數)，就以大小寫不敏感的順序展示所有這些匹配項，並為每一項設置一個編號，以便用戶可以只輸入編號就可以選擇某個標題。(Console.get_integer()函數可以接受0,即便最小值大於0,以便0可以用作一個刪除值。通過使用參數allow_zero=False, 可以禁止這種行為。我們不能使用Enter鍵，也就是說，沒有什麼意味著取消，因為什麼也不輸入意味著接受默認值。)

def list_dvds(db):

start =」"

if len(db)> DISPLAY.LIMIT:

start = Console.get_string(「List those starting with [Enter=all]」， "start」)

print()

for title in sorted(db, key=str.lower):

if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):

director, year, ration = db[title]

print("{title} ({year}) {ration} minute{0}, by "

"{director}".format(Util.s(ration),**locals()))

列出所有DVD (或者那些標題以某個子字元串引導)就是對DBM的所有項進行迭代。

Util.s()函數就是簡單的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果時間長度不是1分鍾，就返回"s"。

def remove_dvd(db):

title = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

del db[title]

db.sync()

要移除一個DVD,首先需要找到用戶要移除的DVD,並請求確認，獲取後從DBM中刪除該項即可。

到這里，我們展示了如何使用shelve模塊打開(或創建)一個DBM文件，以及如何向其中添加項、編輯項、對其項進行迭代以及移除某個項。

遺憾的是，在我們的數據設計中存在一個瑕疵。發行者名稱是重復的，這很容易導致不一致性，比如，發行者Danny DeVito可能被輸入為"Danny De Vito",用於 一個電影；也可以輸入為「Danny deVito",用於另一個。為解決這一問題，可以使用兩個DBM文件，主DVD文件使用標題鍵與(年份，時間長度，發行者ID)值; 發行者文件使用發行者ID (整數)鍵與發行者名稱值。下一節展示的SQL資料庫 版程序將避免這一瑕疵，這是通過使用兩個表格實現的，一個用於DVD,另一個用於發行者。

12.2 SQL資料庫

大多數流行的SQL資料庫的介面在第三方模塊中是可用的，Python帶有sqlite3 模塊(以及SQLite 3資料庫)，因此，在Python中，可以直接開始資料庫程序設計。SQLite是一個輕量級的SQL資料庫，缺少很多諸如PostgreSQL這種資料庫的功能， 但非常便於構造原型系統，並且在很多情況下也是夠用的。

為使後台資料庫之間的切換盡可能容易，PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了稱為DB-API 2.0的API規范。資料庫介面應該遵循這一規范，比如sqlite3模塊就遵循這一規范，但不是所有第三方模塊都遵循。API規范中指定了兩種主要的對象，即連接對象與游標對象。表12-1與表12-2中分別列出了這兩種對象必須支持的API。在sqlite3模塊中，除DB-API 2.0規范必需的之外，其連接對象與游標對象都提供了很多附加的屬性與方法。

DVD程序的SQL版本為dvds.sql.py,該程序將發行者與DVD數據分開存儲，以 避免重復，並提供一個新菜單，以供用戶列出發行者。該程序使用的兩個表格在圖12-1

def connect(filename):

create= not os.path.exists(filename)

db = sqlite3.connect(filename)

if create:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE directors ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")

cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"title TEXT NOT NULL, "

"year INTEGER NOT NULL,"

"ration INTEGER NOT NULL, "

"director_id INTEGER NOT NULL, 」

"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")

db.commit()

return db

sqlite3.connect()函數會返回一個資料庫對象，並打開其指定的資料庫文件。如果該文件不存在，就創建一個空的資料庫文件。鑒於此，在調用sqlite3.connect()之前，我們要注意資料庫是否是准備從頭開始創建，如果是，就必須創建該程序要使用的表格。所有査詢都是通過一個資料庫游標完成的，可以從資料庫對象的cursor()方法獲取。

注意，兩個表格都是使用一個ID欄位創建的，ID欄位有一個AUTOINCREMENT 約束——這意味著SQLite會自動為ID欄位賦予唯一性的數值，因此，在插入新記錄時，我們可以將這些欄位留給SQLite處理。

SQLite支持有限的數據類型——實際上就是布爾型、數值型與字元串——但使用數據'『適配器」可以對其進行擴展，或者是擴展到預定義的數據類型(比如那些用於日期與datetimes的類型)，或者是用於表示任意數據類型的自定義類型。DVD程序並不需要這一功能，如果需要，sqlite3模塊的文檔提供了很多詳細解釋。我們使用的外部鍵語法可能與用於其他資料庫的語法不同，並且在任何情況下，只是記錄我們的意圖，因為SQLite不像很多其他資料庫那樣需要強制關系完整性，sqlite3另一點與眾不同的地方在於其默認行為是支持隱式的事務處理，因此，沒有提供顯式的「開始事務」 方法。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year」, minimum=1896,

maximum=datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

minimum=0,maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor = db.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO dvds 」

"(title, year, ration, director_id)"

"VALUES (?, ?, ?, ?)",

(title, year, ration, director_id))

db.commit()

這一函數的開始代碼與dvds-dbm.py程序中的對應函數一樣，但在完成數據的收集後，與原來的函數有很大的差別。用戶輸入的發行者可能在也可能不在directors表格中，因此，我們有一個get_and_set_director()函數，在資料庫中尚無某個發行者時， 該函數就將其插入到其中，無論哪種情況都返回就緒的發行者ID,以便在需要的時候插入到dvds表。在所有數據都可用後，我們執行一條SQL INSERT語句。我們不需要指定記錄ID,因為SQLite會自動為我們提供。

在査詢中，我們使用問號(？)作為佔位符，每個?都由包含SQL語句的字元串後面的序列中的值替代。命名的佔位符也可以使用，後面在編輯記錄時我們將看到。盡管避免使用佔位符(而只是簡單地使用嵌入到其中的數據來格式化SQL字元串)也是可能的，我們建議總是使用佔位符，並將數據項正確編碼與轉義的工作留給資料庫模塊來完成。使用佔位符的另一個好處是可以提高安全性，因為這可以防止任意的SQL 被惡意地插入到一個査詢中。

def get_and_set_director(db, director):

director_id = get_director_id(db, director)

if directorjd is not None:

return director_id

cursor = db.cursor()

cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)」,(director,))

db.commit()

return get_director_id(db, director)

這一函數返回給定發行者的ID,並在必要的時候插入新的發行者記錄。如果某個記錄被插入，我們首先嘗試使用get_director_id()函數取回其ID。

def get_director_id(db, director):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))

fields = cursor.fetchone()

return fields[0] if fields is not None else None

get_director_id()函數返回給定發行者的ID,如果資料庫中沒有指定的發行者，就返回None。我們使用fetchone()方法，因為或者有一個匹配的記錄，或者沒有。(我們知道，不會有重復的發行者，因為directors表格的名稱欄位有一個UNIQUE約束，在任何情況下，在添加一個新的發行者之前，我們總是先檢査其是否存在。)這種取回方法總是返回一個欄位序列(如果沒有更多的記錄，就返回None)。即便如此，這里我們只是請求返回一個單獨的欄位。

def edit_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "edit")

if title is None:

return

title = Console.get_string("Title","title", title)

if not title:

return

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.ration, directors.name"

「FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "

"dvds.id=:id", dict(id=identity))

year, ration, director = cursor.fetchone()

director = Console.get_string("Director", "director", director)

if not director:

return

year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

ration, minimum=0, maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"

"ration=:ration, director_id=:directorjd "

"WHERE id=:identity", locals())

db.commit()

要編輯DVD記錄，我們必須首先找到用戶需要操縱的記錄。如果找到了某個記錄，我們就給用戶修改其標題的機會，之後取回該記錄的其他欄位，以便將現有值作為默認值，將用戶的輸入工作最小化，用戶只需要按Enter鍵就可以接受默認值。這里，我們使用了命名的佔位符(形式為:name),並且必須使用映射來提供相應的值。對SELECT語句，我們使用一個新創建的字典；對UPDATE語句，我們使用的是由 locals()返回的字典。

我們可以同時為這兩個語句都使用新字典，這種情況下，對UPDATE語句，我們可以傳遞 dict(title=title, year=year, ration=ration, director_id=director_id, id=identity))，而非 locals()。

在具備所有欄位並且用戶已經輸入了需要做的改變之後，我們取回相應的發行者ID (如果必要就插入新的發行者記錄)，之後使用新數據對資料庫進行更新。我們採用了一種簡化的方法，對記錄的所有欄位進行更新，而不僅僅是那些做了修改的欄位。

在使用DBM文件時，DVD標題被用作鍵，因此，如果標題進行了修改，我們就需要創建一個新的鍵-值項，並刪除原始項。不過，這里每個DVD記錄都有一個唯一性的ID,該ID是記錄初次插入時創建的，因此，我們只需要改變任何其他欄位的值， 而不需要其他操作。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

cursor = db.cursor()

while True: .

start = Console.get_stnng(message, "title")

if not start:

return (None, None)

cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "

"WHERE title LIKE ? ORDER BY title」，

(start +"%",))

records = cursor.fetchall()

if len(records) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(records) == 1:

return records[0]

elif len(records) > DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds ({0}) start with {1}; try entering "

"more of the title".format(len(records),start))

continue

else:

for i, record in enumerate(records):

print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(records))

return records[which -1] if which != 0 else (None, None)

這一函數的功能與dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函數相同，並返回一個二元組 (DVD標題，DVD ID)或(None, None),具體依賴於是否找到了某個記錄。這里並不需要在所有數據上進行迭代，而是使用SQL通配符(%),因此只取回相關的記錄。

由於我們希望匹配的記錄數較小，因此我們一次性將其都取回到序列的序列中。如果有不止一個匹配的記錄，但數量上又少到可以顯示，我們就列印記錄，並將每條記錄附帶一個數字編號，以便用戶可以選擇需要的記錄，其方式與在dvds-dbm.py程序中所做的類似：

def list_dvds(db):

cursor = db.cursor()

sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.ration, "

"directors.name FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id")

start = None

if dvd_count(db) > DISPLAY_LIMIT:

start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")

sql += " AND dvds.title LIKE ?"

sql += 」 ORDER BY dvds.title"

print()

if start is None:

cursor.execute(sql)

else:

cursor.execute(sql, (start +"%",))

for record in cursor:

print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))

要列出每個DVD的詳細資料，我們執行一個SELECT査詢。該査詢連接兩個表，如果記錄(由dvd_count()函數返回)數量超過了顯示限制值,就將第2個元素添加到WHERE 分支，之後執行該査詢，並在結果上進行迭代。每個記錄都是一個序列，其欄位是與 SELECT査詢相匹配的。

def dvd_count(db):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")

return cursor.fetchone()[0]

我們將這幾行代碼放置在一個單獨的函數中，因為我們在幾個不同的函數中都需要使用這幾行代碼。

我們忽略了 list_directors()函數的代碼，因為該函數在結構上與list_dvds()函數非常類似，只不過更簡單一些，因為本函數只列出一個欄位(name)。

def remove_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))

db.commit()

在用戶需要刪除一個記錄時，將調用本函數，並且本函數與dvds-dbm.py程序中 相應的函數是非常類似的。

到此，我們完全查閱了 dvds-sql.py程序，並且了解了如何創建資料庫表格、選取 記錄、在選定的記錄上進行迭代以及插入、更新與刪除記錄。使用execute()方法，我們可以執行底層資料庫所支持的任意SQL語句。

SQLite提供了比我們這里使用的多得多的功能，包括自動提交模式（以及任意其他類型的事務控制），以及創建可以在SQL查詢內執行的函數的能力。提供一個工廠函數並用於控制對每個取回的記錄返回什麼（比如，一個字典或自定義類型，而不是欄位序列）也是可能的。此外，通過傳遞「:memory:」作為文件名，創建內存中的SQLite 資料庫也是可能的。

以上內容部分摘自視頻課程05後端編程Python22 資料庫編程，更多實操示例請參照視頻講解。跟著張員外講編程，學習更輕松，不花錢還能學習真本領。

④ 如何使用python連接mysql資料庫

在 Python 語言環境下我們這樣連接資料庫。

In [1]: from mysql import connector

In [2]: cnx = connector.connect(host="172.16.192.100",port=3306,user="appuser",password="xxxxxx")

但是連接資料庫的背後發生了什麼呢？

答案

當我們通過驅動程序（mysql-connector-python,pymysql）連接 MySQL 服務端的時候，就是把連接參數傳遞給驅動程序，驅動程序再根據參數會發起到 MySQL 服務端的 TCP 連接。當 TCP 連接建立之後驅動程序與服務端之間會按特定的格式和次序交換數據包，數據包的格式和發送次序由MySQL 協議規定。MySQL 協議：https://dev.mysql.com/doc/internals/en/client-server-protocol.html整個連接的過程中 MySQL 服務端與驅動程序之間，按如下的次序發送了這些包。

• MySQL 服務端向客戶端發送一個握手包，包里記錄了 MySQL-Server 的版本，默認的授權插件，密碼鹽值（auth-data）。

2. MySQL 客戶端發出 ssl 連接請求包（如果有必要的話）。

3. MySQL 客戶端發出握手包的響應包，這個包時記錄了用戶名，密碼加密後的串，客戶端屬性，等等其它信息。

4. MySQL 服務端發出響應包，這個包里記錄了登錄是否成功，如果沒有成功也會給出錯誤信息。

⑤ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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