純文本只能夠實現一些簡單有限的功能。如果想要實現自動序列化，也可以使用 shelve 模塊和 pickle 模塊來實現。但是，如果想要自動的實現數據并發訪問，以及更標準，更通用的數據庫(database)存儲方式還是使用數據庫。

1. Python 數據庫 API

很多支持SQL標準的數據庫在Python中都有對應的客戶端模塊。為了在提供相同功能(基本相同)的不同模塊之間進行切換(兼容)，Python 規定了一個標準的 DB API。目前API最新版本時 2.0，具體可以參考這里：http://www.python.org/dev/peps/pep-0249/。

1.1 全局變量

任何支持2.0版本的DB API的數據庫模塊都定義了3個描述模塊特性的全局變量：

apilevel            所使用的Python DB API版本threadsafety        模塊的線程安全級別       paramstyle          在SQL查詢中使用的參數風格

apilevel 是個字符串常量，提供正在使用API的版本號，對于DB API 2.0 版本來說

• 值可能是 ‘1.0’，
  
• 也可能是 ‘2.0’；

threadsafety 這這只有在使用多線程時才有參考價值，取值范圍為0~3的整數。

• 0 表示完全不共享模塊
  
• • 1 表示線程本身可以共享模塊，但不對連接共享
    
• 3 表示模塊完全是線程安全的

paramstyle 表示在執行多次類似查詢的時候，參數是如何被拼接到SQL查詢中的：

• 'format'表示標準的字符串格式化
  
• 'pyformat'表示擴展的格式代碼，使用字典拼接
  
• 'qmark'表示使用問號
  
• 'numberic'表示使用 :1 或 :2 格式的字段
  
• 'named’表示使用 :name 格式的字段

1.2 異常

API中定義了(層次結構)一些異常類，可以通過 except 塊捕捉多種異常。如果想要知道更多DB API異常的想想可以參考這里：http://www.python.org/dev/peps/pep-0249/#exceptions，下面是DB API中使用的異常：

===============================================================================異常                       超類               描述                             ===============================================================================StandarError                                所有異常的泛型基類Waring                  StandarError        在非致命錯誤發生時引發Error                   StandarError        所有錯誤條件的泛型超類InterfaceError          Error               關于接口而非數據庫的錯誤DatabaseError           Error               與數據庫相關的錯誤的基類 DataError               DatabaseError       與數據庫相關的問題，比如值超出范圍OperationalError        DatabaseError       數據庫內部操作錯誤IntegrityError          DatabaseError       關系完整性受到影響，比如鍵檢查失敗InternalError           DatabaseError       數據庫內部錯誤，比如非法游標PRogramningError        DatabaseError       用戶編程錯誤，比如未找到表NotSupportedError       DatabaseError       請求不支持的特性(比如回滾)

1.3 連接和游標

使用 connect 函數連接到數據庫，該函數有多個參數，具體使用方法取決于對應的數據庫。下面是具體的參數含義(使用時推薦使用關鍵字參數的方式)：

==================================================參數名         描述                                 ==================================================dsn         數據庫源名稱，給出參數表示數據庫依賴(必選)  user        用戶名(可選)                           passowrd    密碼(可選)                                     host        主機名(可選)                                      database    數據庫名(可選)                                    

函數返回連接對象，該對象表示目前和數據庫的會話，對象支持的方法如下：

=============================================================方法名                 描述                                 =============================================================close()             關閉連接之后，連接對象和它的游標均不可用commit()            如果支持的話就提交掛起事務，否則不可用rollback()          回滾掛起的事務cursor()            返回連接的游標對象

rollback 方法如果使用的數據庫支持的話，就會撤銷所有未提交的事務。而 cursor 方法則返回一個游標對象，可以通過游標執行SQL查詢并檢查結果。游標比連接支持更多方法，也更加易用，下面是游標方法的概述：

====================================================================================名稱                                     描述                                 ====================================================================================callproc(name[, params])            使用給定的名稱和參數(可選)調用以命名的數據庫程序close()                             關閉游標后，游標不可用execute(oper[, params])             執行SQL操作，可選的參數executemany(oper, pseq)             對序列中的每個參數執行SQL操作fetchone()                          把查詢結果集中的下一行保存為序列或者Nonefetchmany([size])                   獲取查詢的結果集中的多行，默認尺寸為arraysizefetchall()                          將所有(剩余)的行作為序列的序列nextset()                           跳至下一個可用的結果集(可選)setinputsizes(sizes)                為參數預先定義的內存區域setoutputsize(size[, col])          為獲取的大數據庫值設定緩沖區尺寸

游標對象還包含一些特性：

==================================================名稱                   描述                                 ==================================================description         結果列描述的序列，只讀                       rowcount            結果中的行數，只讀arraysize           fetchmany中返回的行數，默認為1

1.4 類型

DB API 定義了Python中的類型和數據庫類型的對應關系。通過特殊的類型和值的構造函數以及常量(單例模式)，如下(一些模塊可能并不是完全按照這些定義)：

==================================================名稱                                  描述                                 ==================================================Date(year, month, day)              創建保存日期值的對象Time(hour, minute, second)          創建保存時間值的對象Timestamp(y, mon, d, h, min, s)     創建保存時間戳的對象DateFromTicks(ticks)                創建保存自新紀元以來的秒數的對象TimeFromTicks(ticks)                創建保存來自秒數的時間值的對象TimestampFromTicks(ticks)           創建保存來自秒數的時間戳值的對象Binary(string)                      創建保存二進制字符串值的對象STRING                              描述二進制列(比如LONG或RAW)BINARY                              描述數字列MUMBER                              描述數字列DATETIME                            描述日期/時間列ROWID                               描述行ID列

2. SQLite 和PySQLite

SQLite是一個小型的數據庫引擎，它不基于集中式數據庫存儲機制，而是直接作用于本地文件。在Python 2.5 之后，SQLite 的包裝(PySQLite)已經被包含在標準庫中了(在最新的Python版本中已經包含了SQLite數據庫了，并不需要單獨安裝)。

2.1 簡單示例

將SQLite作為名為sqlite3的模塊導入，即可創建一個數據庫文件(不存在則創建，可指定路徑)，并連接到數據庫，下面是一個簡單的示例：

# -- coding:utf-8 --import sqlite3conn = sqlite3.connect('myDatabase.db')curs = conn.cursor() # 獲得游標conn.commit() # 提交更改conn.close()  # 關閉連接

2.2 創建和填充表

通過下面的示例來學習如果創建和向表中插入數據，在這里使用的數據庫是基于USDA營養數據庫實驗室提供的文本格式的數據庫，在這里使用的文件地址是：http://sr23-nutrient-calculator.googlecode.com/svn-history/r9/trunk/ABBREV.txt，示例如下：

import sqlite3def convert(value):    if value.startswith('~'):        return value.strip('~')    if not value:        value = '0'    return float(value)conn = sqlite3.connect('food.db')curs = conn.cursor()curs.execute('''    CREATE TABLE food(        id      TEXT  PRIMARY KEY,        desc    TEXT,        water   FLOAT,        kcal    FLOAT,        protein FLOAT,        fat     FLOAT,        ash     FLOAT,        carbs   FLOAT,        fiber   FLOAT,        sugar   FLOAT    )    ''')query = r'INSERT INTO food VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)'for line in open('ABBREV.txt'):    fields = line.split('^')    vals = [convert(f) for f in fields[0:10]]    curs.execute(query,vals)conn.commit()conn.close()

2.3 搜索和處理結果

查詢數據庫內容只需要創建連接，并獲得該連接的游標即可，通過 execute 方法執行SQL查詢，使用 fetchall 等方法提取結果，如下所示：

# food_query.pyimport sqlite3,sysconn = sqlite3.connect('food.db')curs = conn.cursor()query = 'select * from food WHERE %s' % sys.argv[1]print querycurs.execute(query)names = [f[0] for f in curs.description]for row in curs.fetchall():    for pair in zip(names,row):        print '%s: %s'% pair    print

運行程序，通過命令行傳遞查詢參數：

python food_query.py "kcal <=100 AND fiber >= 10 ORDER BY sugar"

參考資料&進一步閱讀

Python Doc —— sqlite3

Python基礎教程