How to install psycopg2 on windows

A common error you may encounter when using Python is modulenotfounderror: no module named ‘psycopg2’.

This error occurs when the Python interpreter cannot detect the Psycopg library in your current environment.

You can install Psycopg2 in Python 3 with python3 -m pip install psycopg2-binary.

This tutorial goes through the exact steps to troubleshoot this error for the Windows, Mac and Linux operating systems.

ModuleNotFoundError: no module named ‘psycopg2’

What is ModuleNotFoundError?

The ModuleNotFoundError occurs when the module you want to use is not present in your Python environment. There are several causes of the modulenotfounderror:

The module’s name is incorrect, in which case you have to check the name of the module you tried to import. Let’s try to import the re module with a double e to see what happens:

import ree

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
1 import ree

ModuleNotFoundError: No module named 'ree'

To solve this error, ensure the module name is correct. Let’s look at the revised code:

import re

print(re.__version__)

2.2.1

You may want to import a local module file, but the module is not in the same directory. Let’s look at an example package with a script and a local module to import. Let’s look at the following steps to perform from your terminal:

mkdir example_package

cd example_package

mkdir folder_1

cd folder_1

vi module.py

Note that we use Vim to create the module.py file in this example. You can use your preferred file editor, such as Emacs or Atom. In module.py, we will import the re module and define a simple function that prints the re version:

import re

def print_re_version():

    print(re.__version__)

Close the module.py, then complete the following commands from your terminal:

cd ../

vi script.py

Inside script.py, we will try to import the module we created.

import module

if __name__ == '__main__':

    mod.print_re_version()

Let’s run python script.py from the terminal to see what happens:

Traceback (most recent call last):
  File "script.py", line 1, in ≺module≻
    import module
ModuleNotFoundError: No module named 'module'

To solve this error, we need to point to the correct path to module.py, which is inside folder_1. Let’s look at the revised code:

import folder_1.module as mod

if __name__ == '__main__':

    mod.print_re_version()

When we run python script.py, we will get the following result:

2.2.1

Lastly, you can encounter the modulenotfounderror when you import a module that is not installed in your Python environment.

What is Psycopg2?

Psycopg2 is a PostgreSQL database adapter for Python. It provides an API to connect to an external database.

The simplest way to install psycopg2 is to use the package manager for Python called pip. The following installation instructions are for the major Python version 3.

Always Use a Virtual Environment to Install Packages

It is always best to install new libraries within a virtual environment. You should not install anything into your global Python interpreter when you develop locally. You may introduce incompatibilities between packages, or you may break your system if you install an incompatible version of a library that your operating system needs. Using a virtual environment helps compartmentalize your projects and their dependencies. Each project will have its environment with everything the code needs to run. Most ImportErrors and ModuleNotFoundErrors occur due to installing a library for one interpreter and trying to use the library with another interpreter. Using a virtual environment avoids this. In Python, you can use virtual environments and conda environments. We will go through how to install psycopg2 with both.

How to Install Psycopg2 on Windows Operating System

First, you need to download and install Python on your PC. Ensure you select the install launcher for all users and Add Python to PATH checkboxes. The latter ensures the interpreter is in the execution path. Pip is automatically on Windows for Python versions 2.7.9+ and 3.4+.

You can check your Python version with the following command:

python3 --version

You can install pip on Windows by downloading the installation package, opening the command line and launching the installer. You can install pip via the CMD prompt by running the following command.

python get-pip.py

You may need to run the command prompt as administrator. Check whether the installation has been successful by typing.

pip --version

Psycopg2 installation on Windows Using pip

To install psycopg2, first create the virtual environment. The environment can be any name, in this we choose “env”:

virtualenv env

You can activate the environment by typing the command:

envScriptsactivate

You will see “env” in parenthesis next to the command line prompt. You can install psycopg2 within the environment by running the following command from the command prompt.

python3 -m pip install psycopg2-binary

We use python -m pip to execute pip using the Python interpreter we specify as Python. Doing this helps avoid ImportError when we try to use a package installed with one version of Python interpreter with a different version. You can use the command which python to determine which Python interpreter you are using.

How to Install Psycopg2 on Mac Operating System using pip

Open a terminal by pressing command (⌘) + Space Bar to open the Spotlight search. Type in terminal and press enter. To get pip, first ensure you have installed Python3:

python3 --version

Python 3.8.8

Download pip by running the following curl command:

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

The curl command allows you to specify a direct download link. Using the -o option sets the name of the downloaded file.

Install pip by running:

python3 get-pip.py

To install psycopg2, first create the virtual environment:

python3 -m venv env

Then activate the environment using:

source env/bin/activate 

You will see “env” in parenthesis next to the command line prompt. You can install psycopg2 within the environment by running the following command from the command prompt.

python3 -m pip install psycopg2-binary

How to Install Psycopg2 on Linux Operating Systems

All major Linux distributions have Python installed by default. However, you will need to install pip. You can install pip from the terminal, but the installation instructions depend on the Linux distribution you are using. You will need root privileges to install pip. Open a terminal and use the commands relevant to your Linux distribution to install pip.

Installing pip for Ubuntu, Debian, and Linux Mint

sudo apt install python-pip3

Installing pip for CentOS 8 (and newer), Fedora, and Red Hat

sudo dnf install python-pip3

Installing pip for CentOS 6 and 7, and older versions of Red Hat

sudo yum install epel-release

sudo yum install python-pip3

Installing pip for Arch Linux and Manjaro

sudo pacman -S python-pip

Installing pip for OpenSUSE

sudo zypper python3-pip

Psycopg2 installation on Linux with Pip

To install psycopg2, first create the virtual environment:

python3 -m venv env

Then activate the environment using:

source env/bin/activate 

You will see “env” in parenthesis next to the command line prompt. You can install psycopg2 within the environment by running the following command from the command prompt.

Once you have activated your virtual environment, you can install psycopg2 using:

python3 -m pip install psycopg2-binary

Installing Psycopg2 Using Anaconda

Anaconda is a distribution of Python and R for scientific computing and data science. You can install Anaconda by going to the installation instructions. Once you have installed Anaconda, you can create a virtual environment and install psycopg2.

To create a conda environment you can use the following command:

conda create -n psycopg2 python=3.8

You can specify a different Python 3 version if you like. Ideally, choose the latest version of Python. Next, you will activate the project container. You will see “psycopg2” in parentheses next to the command line prompt.

source activate psycopg2

Now you’re ready to install psycopg2 using conda.

Once you have activated your conda environment, you can install psycopg2 using the following command:

conda install -c anaconda psycopg2

Check Psycopg2 Version

Once you have successfully installed psycopg2, you can check its version. If you used pip to install psycopg2, you can use pip show from your terminal.

python3 -m pip show psycopg2-binary

Name: psycopg2-binary
Version: 2.9.3
Summary: psycopg2 - Python-PostgreSQL Database Adapter

Second, within your python program, you can import psycopg2 and then reference the __version__ attribute:

import psycopg2
print(psycopg2.__version__)

2.9.3

If you used conda to install psycopg2, you could check the version using the following command:

conda list -f psycopg2

# Name                    Version                   Build  Channel
psycopg2                  2.8.5            py38hddc9c9b_0    anaconda

Summary

Congratulations on reading to the end of this tutorial. The modulenotfounderror occurs if you misspell the module name, incorrectly point to the module path or do not have the module installed in your Python environment. If you do not have the module installed in your Python environment, you can use pip to install the package. However, you must ensure you have pip installed on your system. You can also install Anaconda on your system and use the conda install command to install psycopg2.

Go to the online courses page on Python to learn more about Python for data science and machine learning.

For further reading on missing modules in Python, go to the article:

• How to Solve Python ModuleNotFoundError: no module named ‘urllib2’.
• How to Solve ModuleNotFoundError: no module named ‘plotly’.
• How to Solve Python ModuleNotFoundError: no module named ‘boto3’.

Have fun and happy researching!

Project description

$ pip install psycopg2

$ python setup.py build
$ sudo python setup.py install

$ pip install psycopg2-binary

Download files

Download the file for your platform. If you’re not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

Built Distributions

Introduction

Psycopg is a

PostgreSQL

adapter for the

Python

programming language. It is a
wrapper for the

libpq

, the official PostgreSQL client library.

The



psycopg2



package is the current mature implementation of the adapter: it
is a C extension and as such it is only compatible with

CPython

. If you want
to use Psycopg on a different Python implementation (PyPy, Jython, IronPython)
there is an experimental

porting of Psycopg for Ctypes

, but it is not as
mature as the C implementation yet.

The current


psycopg2


implementation supports:

• Python 2 versions from 2.6 to 2.7
• Python 3 versions from 3.2 to 3.6
• PostgreSQL server versions from 7.4 to 9.6
• PostgreSQL client library version from 9.1

$ pip install --no-binary psycopg2

psycopg2>=2.7,<2.8 --no-binary :all:

$ python setup.py build
$ python setup.py install

$ python setup.py build_ext --pg-config /path/to/pg_config build

$ python -c "from psycopg2 import tests; tests.unittest.main(defaultTest='tests.test_suite')" --verbose

Рассказываем, как работать с PostgreSQL в Python и почему для этого мы используем именно модуль Psycopg2.

Во время разработки приложений часто нужно подключать и использовать базы данных для хранения информации. Самая распространенная база данных — PostgreSQL, поэтому мы расскажем, как работать в Python именно с ней. Для этого существует множество модулей, например:

• Psycopg2
• py-postgresql
• pg8000

Мы расскажем именно про модуль Psycopg2. И выбрали мы его по таким причинам:

• Распространенность — Psycopg2 использует большинство фреймворков Python
• Поддержка — Psycopg2 активно развивается и поддерживает основные версии Python
• Многопоточность — Psycopg2 позволяет нескольким потокам поддерживать одно и то же соединение

Установка Psycopg2

Для начала работы с модулем достаточно установить пакет при помощи pip:

pip install psycopg2-binary

Если в вашем проекте используется poetry, то при первоначальной настройке проекта нужно добавить psycopg2-binary в зависимости. Для добавления в уже существующий проект воспользуйтесь командой:

poetry add psycopg2-binary

Использование Psycopg2

Подключение к БД:

Для подключения к существующей базе данных необходимо знать основную информацию о вашей БД. Если вы не знаете, где ее взять, то пройдите сначала наш большой курс по Основам баз данных:

• Username — имя пользователя, которое вы используете для работы с PostgreSQL
• Password — пароль, который используется пользователем
• Host Name — имя сервера или IP-адрес, на котором работает PostgreSQL
• Database Name — имя базы данных, к которой мы подключаемся.

Для подключения к базе данных мы используем метод connect(), которому в качестве аргументов передаются вышеперечисленные данные:

import psycopg2

try:
    # пытаемся подключиться к базе данных
    conn = psycopg2.connect(dbname='test', user='postgres', password='secret', host='host')
except:
    # в случае сбоя подключения будет выведено сообщение в STDOUT
    print('Can`t establish connection to database')

Также подключение к базе данных может осуществляться с помощью Connection URI:

import psycopg2
try:
    # пытаемся подключиться к базе данных
    conn = psycopg2.connect('postgresql://user:password@host:port/database_name')
except:
    # в случае сбоя подключения будет выведено сообщение  в STDOUT
    print('Can`t establish connection to database')

Читайте также:
Вышел Python 3.11.0. В два раза быстрее, c детальным описанием ошибок и кучей новых типов

Взаимодействие Python с PostgreSQL

Итак, подключение к базе данных успешно выполнено. Дальше мы будем взаимодействовать с ней через объект cursor, который можно получить через метод cursor() объекта соединения. Он помогает выполнять SQL-запросы из Python.

# получение объекта курсора
cursor = conn.cursor()

С помощью cursor происходит передача запросов базе данных:

# Получаем список всех пользователей
cursor.execute('SELECT * FROM users')
all_users = cursor.fetchall()
cursor.close() # закрываем курсор
conn.close() # закрываем соединение

Для получения результата после выполнения запроса используются следующие команды:

• cursor.fetchone() — вернуть одну строку
• cursor.fetchall() — вернуть все строки
• cursor.fetchmany(size=10) — вернуть указанное количество строк

Хорошей практикой при работе с базой данных является закрытие объекта cursor и соединения с базой. Для автоматизации этого процесса удобно взаимодействовать через контекстный менеджер, используя конструкцию with :

with conn.cursor as curs:
    curs.execute('SELECT * FROM users')
    all_users = cursor.fetchall()

В тот момент, когда объект cursor выходит за пределы конструкции with, происходит его закрытие и освобождение связанных с ним ресурсов.

По умолчанию результат возвращается в виде кортежа. Такое поведение возможно изменить, передав параметр cursor_factory в момент открытия объекта cursor, например, использовать NamedTupleCursor. Это вернет данные в виде именованного кортежа:

from psycopg2.extras import NamedTupleCursor
# …
with conn.cursor(cursor_factory=NamedTupleCursor) as curs:
    curs.execute('SELECT * FROM users WHERE name=%s', (name='Alfred'))
    alfred = curs.fetchone()
    alfred # (id=10, name='Alfred', age='90')
    # …

Выполнение запросов

Psycopg2 преобразует переменные Python в SQL значения с учетом их типа. Все стандартные типы Python адаптированы для правильного представления в SQL.

Передача параметров в SQL-запрос происходит с помощью подстановки плейсхолдеров %s и цепочки значений в качестве второго аргумента функции:

with conn.cursor() as curs:
    cusr.execute('SELECT id, name FROM users WHERE name=%s', ('John',))
    curs.fetchall()
    # …
with conn.cursor() as curs:
    cusr.execute(INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s), ('John', 19))
    # …
conn.close()

Подстановка значений в SQL-запрос используется для того, чтобы избежать атак типа SQL Injection. Также несколько полезных советов по построению запросов:

• Плейсхолдер должен быть %s даже если тип подставляемого значения отличается от строки
• Не заключайте плейсходер в кавычки
• Если в запросе используется знак %, он должен быть указан как %%

Продолжайте учиться:
На Хекслете есть несколько больших профессий, интенсивов и треков для джуниоров, мидлов и даже сеньоров: они позволят не только узнать новые технологии, но и прокачать уже существующие навыки

Посмотреть предложения Хекслета

Это руководство по PostgreSQL в Python описывает, как использовать модуль Psycopg2 для подключения к PostgreSQL, выполнения SQL-запросов и других операций с базой данных.

Здесь не инструкции по установки локального сервера, так как это не касается python. Скачайте и установите PostgreSQL с официального сайта https://www.postgresql.org/download/. Подойдут версии 10+, 11+, 12+.

Вот список разных модулей Python для работы с сервером базы данных PostgreSQL:

• Psycopg2,
• pg8000,
• py-postgreql,
• PyGreSQL,
• ocpgdb,
• bpsql,
• SQLAlchemy. Для работы SQLAlchemy нужно, чтобы хотя бы одно из перечисленных выше решений было установлено.

Примечание: все модули придерживаются спецификации Python Database API Specification v2.0 (PEP 249). Этот API разработан с целью обеспечить сходство разных модулей для доступа к базам данных из Python. Другими словами, синтаксис, методы и прочее очень похожи во всех этих модулях.

В этом руководстве будем использовать Psycopg2, потому что это один из самых популярных и стабильных модулей для работы с PostgreSQL:

• Он используется в большинстве фреймворков Python и Postgres;
• Он активно поддерживается и работает как с Python 3, так и с Python 2;
• Он потокобезопасен и спроектирован для работы в многопоточных приложениях. Несколько потоков могут работать с одним подключением.

В этом руководстве пройдемся по следующим пунктам:

• Установка Psycopg2 и использование его API для доступа к базе данных PostgreSQL;
• Вставка, получение, обновление и удаление данных в базе данных из приложения Python;
• Дальше рассмотрим управление транзакциями PostgreSQL, пул соединений и методы обработки исключений, что понадобится для разработки сложных программ на Python с помощью PostgreSQL.

Установка Psycopg2 с помощью pip

Для начала нужно установить текущую версию Psycopg2 для использования PostgreSQL в Python. С помощью команды pip можно установить модуль в любую операцию систему: Windows, macOS, Linux:

pip install psycopg2

Также можно установить конкретную версию программы с помощью такой команды:

pip install psycopg2=2.8.6

Если возникает ошибка установки, например «connection error: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:598)», то ее можно решить, сделав files.pythonhosted.org доверенным хостом:

python -m pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org --trusted-host pypi.python.org psycopg2

Модуль psycopg2 поддерживает:

• Python 2.7 и Python 3, начиная с версии 3.4.
• Сервер PostgreSQL от 7.4 до 12.
• Клиентскую библиотеку PostgreSQL от 9.1.

Проверка установки Psycopg2

После запуска команды должны появиться следующие сообщения:

• Collecting psycopg2
• Downloading psycopg2-2.8.6
• Installing collected packages: psycopg2
• Successfully installed psycopg2-2.8.6

При использовании anaconda подойдет следующая команда.

conda install -c anaconda psycopg2

В этом разделе рассмотрим, как подключиться к PostgreSQL из Python с помощью модуля Psycopg2.

Вот какие аргументы потребуются для подключения:

• Имя пользователя: значение по умолчанию для базы данных PostgreSQL – postgres.
• Пароль: пользователь получает пароль при установке PostgreSQL.
• Имя хоста: имя сервера или IP-адрес, на котором работает база данных. Если она запущена локально, то нужно использовать localhost или 127.0.0.0.
• Имя базы данных: в этом руководстве будем использовать базу postgres_db.

Шаги для подключения:

• Использовать метод connect() с обязательными параметрами для подключения базы данных.
• Создать объект cursor с помощью объекта соединения, который возвращает метод connect. Он нужен для выполнения запросов.
• Закрыть объект cursor и соединение с базой данных после завершения работы.
• Перехватить исключения, которые могут возникнуть в процессе.

Создание базы данных PostgreSQL с Psycopg2

Для начала создадим базу данных на сервере. Во время установки PostgreSQL вы указывали пароль, его нужно использовать при подключении.

import psycopg2

from psycopg2 import Error

from psycopg2.extensions import ISOLATION_LEVEL_AUTOCOMMIT
try:

    # Подключение к существующей базе данных

    connection = psycopg2.connect(user="postgres",

                                  # пароль, который указали при установке PostgreSQL

                                  password="1111",

                                  host="127.0.0.1",

                                  port="5432")

    connection.set_isolation_level(ISOLATION_LEVEL_AUTOCOMMIT)

    # Курсор для выполнения операций с базой данных

    cursor = connection.cursor()

    sql_create_database = 'create database postgres_db'

    cursor.execute(sql_create_database)
except (Exception, Error) as error:

    print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error)

finally:

    if connection:

        cursor.close()

        connection.close()

        print("Соединение с PostgreSQL закрыто")

Пример кода для подключения к базе данных PostgreSQL из Python

Для подключения к базе данных PostgreSQL и выполнения SQL-запросов нужно знать название базы данных. Ее нужно создать прежде чем пытаться выполнить подключение.

import psycopg2

from psycopg2 import Error


try:

    # Подключение к существующей базе данных

    connection = psycopg2.connect(user="postgres",

                                  # пароль, который указали при установке PostgreSQL

                                  password="1111",

                                  host="127.0.0.1",

                                  port="5432",

                                  database="postgres_db")


    # Курсор для выполнения операций с базой данных

    cursor = connection.cursor()

    # Распечатать сведения о PostgreSQL

    print("Информация о сервере PostgreSQL")

    print(connection.get_dsn_parameters(), "n")

    # Выполнение SQL-запроса

    cursor.execute("SELECT version();")

    # Получить результат

    record = cursor.fetchone()

    print("Вы подключены к - ", record, "n")


except (Exception, Error) as error:

    print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error)

finally:

    if connection:

        cursor.close()

        connection.close()

        print("Соединение с PostgreSQL закрыто")

После подключения появится следующий вывод:

Информация о сервере PostgreSQL
{'user': 'postgres', 'dbname': 'postgres_db', 'host': '127.0.0.1', 'port': '5432', 'tty': '', 'options': '', 'sslmode': 'prefer', 'sslcompression': '0', 'krbsrvname': 'postgres', 'target_session_attrs': 'any'} 

Вы подключены к -  ('PostgreSQL 10.13, compiled by Visual C++ build 1800, 64-bit',) 

Соединение с PostgreSQL закрыто

Разбор процесса подключения в деталях

import psycopg2 — Эта строка импортирует модуль Psycopg2 в программу. С помощью классов и методов модуля можно взаимодействовать с базой.

from psycopg2 import Error — С помощью класса Error можно обрабатывать любые ошибки и исключения базы данных. Это сделает приложение более отказоустойчивым. Этот класс также поможет понять ошибку в подробностях. Он возвращает сообщение об ошибке и ее код.

psycopg2.connect() — С помощью метода connect() создается подключение к экземпляру базы данных PostgreSQL. Он возвращает объект подключения. Этот объект является потокобезопасным и может быть использован на разных потоках.

Метод connect() принимает разные аргументы, рассмотренные выше. В этом примере в метод были переданы следующие аргументы: user = "postgres", password = "1111", host = "127.0.0.1", port = "5432", database = "postgres_db".

cursor = connection.cursor() — С базой данных можно взаимодействовать с помощью класса cursor. Его можно получить из метода cursor(), который есть у объекта соединения. Он поможет выполнять SQL-команды из Python.

Из одного объекта соединения можно создавать неограниченное количество объектов cursor. Они не изолированы, поэтому любые изменения, сделанные в базе данных с помощью одного объекта, будут видны остальным. Объекты cursor не являются потокобезопасными.

После этого выведем свойства соединения с помощью connection.get_dsn_parameters().

cursor.execute() — С помощью метода execute объекта cursor можно выполнить любую операцию или запрос к базе данных. В качестве параметра этот метод принимает SQL-запрос. Результаты запроса можно получить с помощью fetchone(), fetchmany(), fetchall().

В этом примере выполняем SELECT version(); для получения сведений о версии PosgreSQL.

Блок try-except-finally — Разместим код в блоке try-except для перехвата исключений и ошибок базы данных.

cursor.close() и connection.close() — Правильно всегда закрывать объекты cursor и connection после завершения работы, чтобы избежать проблем с базой данных.

Создание таблицы PostgreSQL из Python

В этом разделе разберем, как создавать таблицу в PostgreSQL из Python. В качестве примера создадим таблицу Mobile.

Выполним следующие шаги:

• Подготовим запрос для базы данных
• Подключимся к PosgreSQL с помощью psycopg2.connect().
• Выполним запрос с помощью cursor.execute().
• Закроем соединение с базой данных и объект cursor.

Теперь рассмотрим пример.

import psycopg2

from psycopg2 import Error


try:

    # Подключиться к существующей базе данных

    connection = psycopg2.connect(user="postgres",

                                  # пароль, который указали при установке PostgreSQL

                                  password="1111",

                                  host="127.0.0.1",

                                  port="5432",

                                  database="postgres_db")


    # Создайте курсор для выполнения операций с базой данных

    cursor = connection.cursor()

    # SQL-запрос для создания новой таблицы

    create_table_query = '''CREATE TABLE mobile

                          (ID INT PRIMARY KEY     NOT NULL,

                          MODEL           TEXT    NOT NULL,

                          PRICE         REAL); '''

    # Выполнение команды: это создает новую таблицу

    cursor.execute(create_table_query)

    connection.commit()

    print("Таблица успешно создана в PostgreSQL")


except (Exception, Error) as error:

    print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error)

finally:

    if connection:

        cursor.close()

        connection.close()

        print("Соединение с PostgreSQL закрыто")

Вывод:

Таблица успешно создана в PostgreSQL
Соединение с PostgreSQL закрыто

Примечание: наконец, коммитим изменения с помощью метода commit().

Соответствие типов данных Python и PostgreSQL

Есть стандартный маппер для конвертации типов Python в их эквиваленты в PosgreSQL и наоборот. Каждый раз при выполнении запроса PostgreSQL из Python с помощью psycopg2 результат возвращается в виде объектов Python.

Константы и числовые преобразования

При попытке вставить значения None и boolean (True, False) из Python в PostgreSQL, они конвертируются в соответствующие литералы SQL. То же происходит и с числовыми типами. Они конвертируются в соответствующие типы PostgreSQL.

Например, при выполнении запроса на вставку числовые объекты, такие как int, long, float и Decimal, конвертируются в числовые представления из PostgreSQL. При чтении из таблицы целые числа конвертируются в int, числа с плавающей точкой — во float, а десятичные — в Decimal.

Выполнение CRUD-операций из Python

Таблица mobile уже есть. Теперь рассмотрим, как выполнять запросы для вставки, обновления, удаления или получения данных из таблицы в Python.

import psycopg2

from psycopg2 import Error


try:

    # Подключиться к существующей базе данных

    connection = psycopg2.connect(user="postgres",

                                  # пароль, который указали при установке PostgreSQL

                                  password="1111",

                                  host="127.0.0.1",

                                  port="5432",

                                  database="postgres_db")


    cursor = connection.cursor()

    # Выполнение SQL-запроса для вставки данных в таблицу

    insert_query = """ INSERT INTO mobile (ID, MODEL, PRICE) VALUES (1, 'Iphone12', 1100)"""

    cursor.execute(insert_query)

    connection.commit()

    print("1 запись успешно вставлена")

    # Получить результат

    cursor.execute("SELECT * from mobile")

    record = cursor.fetchall()

    print("Результат", record)


    # Выполнение SQL-запроса для обновления таблицы

    update_query = """Update mobile set price = 1500 where id = 1"""

    cursor.execute(update_query)

    connection.commit()

    count = cursor.rowcount

    print(count, "Запись успешно удалена")

    # Получить результат

    cursor.execute("SELECT * from mobile")

    print("Результат", cursor.fetchall())


    # Выполнение SQL-запроса для удаления таблицы

    delete_query = """Delete from mobile where id = 1"""

    cursor.execute(delete_query)

    connection.commit()

    count = cursor.rowcount

    print(count, "Запись успешно удалена")

    # Получить результат

    cursor.execute("SELECT * from mobile")

    print("Результат", cursor.fetchall())


except (Exception, Error) as error:

    print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error)

finally:

    if connection:

        cursor.close()

        connection.close()

        print("Соединение с PostgreSQL закрыто")

Вывод:

1 запись успешно вставлена
Результат [(1, 'Iphone12', 1100.0)]
1 Запись успешно удалена
Результат [(1, 'Iphone12', 1500.0)]
1 Запись успешно удалена
Результат []
Соединение с PostgreSQL закрыто

Примечание: не забывайте сохранять изменения в базу данных с помощью connection.commit() после успешного выполнения операции базы данных.

Работа с датой и временем из PostgreSQL

В этом разделе рассмотрим, как работать с типами date и timestamp из PostgreSQL в Python и наоборот.

Обычно при выполнении вставки объекта datetime модуль psycopg2 конвертирует его в формат timestamp PostgreSQL.

По аналогии при чтении значений timestamp из таблицы PostgreSQL модуль psycopg2 конвертирует их в объекты datetime Python.

Для этого примера используем таблицу Item. Выполните следующий код, чтобы подготовить таблицу.

import psycopg2

from psycopg2 import Error


try:

    # Подключиться к существующей базе данных

    connection = psycopg2.connect(user="postgres",

                                  # пароль, который указали при установке PostgreSQL

                                  password="1111",

                                  host="127.0.0.1",

                                  port="5432",

                                  database="postgres_db")


    # Создайте курсор для выполнения операций с базой данных

    cursor = connection.cursor()

    # SQL-запрос для создания новой таблицы

    create_table_query = '''CREATE TABLE item (

	    item_id serial NOT NULL PRIMARY KEY,

	    item_name VARCHAR (100) NOT NULL,

    	    purchase_time timestamp NOT NULL,

	    price INTEGER NOT NULL

    );'''

    # Выполнение команды: это создает новую таблицу

    cursor.execute(create_table_query)

    connection.commit()

    print("Таблица успешно создана в PostgreSQL")


except (Exception, Error) as error:

    print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error)

finally:

    if connection:

        cursor.close()

        connection.close()

        print("Соединение с PostgreSQL закрыто")

Рассмотрим сценарий на простом примере. Здесь мы читаем колонку purchase_time из таблицы и конвертируем значение в объект datetime Python.

import psycopg2

import datetime

from psycopg2 import Error


try:

    # Подключиться к существующей базе данных

    connection = psycopg2.connect(user="postgres",

                                  # пароль, который указали при установке PostgreSQL

                                  password="1111",

                                  host="127.0.0.1",

                                  port="5432",

                                  database="postgres_db")


    cursor = connection.cursor()

    # Выполнение SQL-запроса для вставки даты и времени в таблицу

    insert_query = """ INSERT INTO item (item_Id, item_name, purchase_time, price)

                              VALUES (%s, %s, %s, %s)"""

    item_purchase_time = datetime.datetime.now()

    item_tuple = (12, "Keyboard", item_purchase_time, 150)

    cursor.execute(insert_query, item_tuple)

    connection.commit()

    print("1 элемент успешно добавлен")


    # Считать значение времени покупки PostgreSQL в Python datetime

    cursor.execute("SELECT purchase_time from item where item_id = 12")

    purchase_datetime = cursor.fetchone()

    print("Дата покупки товара", purchase_datetime[0].date())

    print("Время покупки товара", purchase_datetime[0].time())


except (Exception, Error) as error:

    print("Ошибка при работе с PostgreSQL", error)

finally:

    if connection:

        cursor.close()

        connection.close()

        print("Соединение с PostgreSQL закрыто")

Вывод:

1 элемент успешно добавлен
Дата покупки товара 2021-01-16
Время покупки товара 20:16:23.166867
Соединение с PostgreSQL закрыто