# การรองรับฐานข้อมูลต่างๆ ในภาษา PYTHON และการใช้งานด้วยตัวอย่าง CODE
Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่มีคุณสมบัติหลากหลายและสามารถใช้งานร่วมกับฐานข้อมูลได้หลากหลายประเภท ไม่ว่าจะเป็น SQLite, MySQL, PostgreSQL หรือ MongoDB ซึ่งประเภทของฐานข้อมูลที่ถูกเลือกใช้นั้นจะขึ้นอยู่กับความต้องการของแอปพลิเคชันหรือระบบที่พัฒนาขึ้นมา
SQLite เป็นฐานข้อมูลที่มีความเรียบง่าย ไร้เซิร์ฟเวอร์ และปกติจะถูกใช้งานในโปรแกรมขนาดเล็กหรือใช้สำหรับการทดสอบ เนื่องจากไม่ต้องมีการตั้งค่าหรือการเตรียมพื้นที่เซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติม Python มี library ชื่อ sqlite3 ที่ช่วยให้การทำงานกับ SQLite เป็นเรื่องง่ายดาย
import sqlite3
# สร้างการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQLite
conn = sqlite3.connect('example.db')
# สร้าง cursor object
cur = conn.cursor()
# สร้างตาราง
cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# แทรกข้อมูล
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
# บันทึกการเปลี่ยนแปลง
conn.commit()
# ปิดการเชื่อมต่อ
conn.close()
MySQL คือฐานข้อมูลแบบ relational ที่ได้รับความนิยมใช้ในหลายๆ แอปพลิเคชันเว็บไซต์ Python สามารถเชื่อมโยงกับ MySQL ได้ผ่าน library มากมาย เช่น pymysql, mysql-connector-python หรือ sqlalchemy เป็นต้น
import pymysql
# ตั้งค่าการเชื่อมต่อ
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='db')
# สร้าง cursor
cur = conn.cursor()
# สร้างตาราง
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS writers (name VARCHAR(50), expertise VARCHAR(100), num_books INT)")
# แทรกข้อมูล
cur.execute("INSERT INTO writers(name, expertise, num_books) VALUES('PEE_BEAR EPT', 'TEACHING', 12)")
# บันทึกการเปลี่ยนแปลง
conn.commit()
# ปิดการเชื่อมต่อ
conn.close()
PostgreSQL เป็นระบบฐานข้อมูลขององค์กรที่มีคุณสมบัติครบถ้วนและสนับสนุนการทำงานของแอปพลิเคชันระดับองค์กรได้ดี Python สามารถเชื่อมต่อกับ PostgreSQL ได้ผ่าน library ที่เรียกว่า psycopg2
import psycopg2
# เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล
conn = psycopg2.connect("dbname=testdb user=dbuser password=dbpass")
# สร้าง cursor
cur = conn.cursor()
# สร้างตาราง
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS books (id SERIAL PRIMARY KEY, title VARCHAR(100), author_name VARCHAR(100), published_date DATE)")
# แทรกข้อมูล
cur.execute("INSERT INTO books (title, author_name, published_date) VALUES (%s, %s, %s)", ('Python Programming', 'พี่หมี EPT', '2025-01-01'))
# บันทึกการเปลี่ยนแปลง
conn.commit()
# ปิดการเชื่อมต่อ
cur.close()
conn.close()
MongoDB เป็นตัวอย่างของ NoSQL database ที่มีการจัดการข้อมูลในรูปแบบของ document ซึ่ง Python สามารถเชื่อมต่อและทำงานร่วมกับ MongoDB ผ่าน library อย่าง pymongo
from pymongo import MongoClient
# เชื่อมต่อกับ MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
# เลือก database
db = client['exampledb']
# เลือก collection
collection = db['documents']
# สร้าง document ใหม่
document = {
"title": "Python and MongoDB",
"description": "An example of MongoDB with Python.",
"author": "Jane Doe",
"published_year": 2023
}
# แทรก document
collection.insert_one(document)
จากตัวอย่างด้านบน เราสามารถเห็นถึงพลังในการรองรับฐานข้อมูลที่หลากหลายของภาษา Python การเลือกใช้ฐานข้อมูลนั้นควรจะพิจารณาจากลักษณะของข้อมูล ความต้องการในการประมวลผล และรูปแบบของแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้นมา การทำความเข้าใจถึงความแตกต่างของฐานข้อมูลนั้นๆ คือสิ่งสำคัญในการสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพและทนทานต่อการใช้งาน
สำหรับผู้ที่สนใจในการพัฒนาโปรแกรมด้วยภาษา Python และต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานกับฐานข้อมูลต่างๆ การเรียนรู้ที่สถาบันการศึกษาที่มีชื่อเสียงอย่าง EPT สามารถช่วยเติมเต็มประสบการณ์และความรู้ของคุณได้ เพื่อให้คุณพัฒนาตัวเองในสายอาชีพการเขียนโปรแกรมไปสู่ระดับสูงสุด.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM