当前位置: 首页 > news >正文

PyQt6/PySide6 的 SQL 数据库操作(QtSql)

一、核心组件架构

1.1 QtSql模块构成

  • QSqlDatabase:数据库连接管理(支持连接池)
  • QSqlQuery:SQL语句执行与结果遍历
  • QSqlTableModel:可编辑的表格数据模型
  • QSqlQueryModel:只读查询结果模型
  • QSqlRelationalTableModel:支持外键关系模型

1.2 数据库驱动支持

print(QSqlDatabase.drivers())  # 输出可用驱动列表
# 典型输出:['QSQLITE', 'QMYSQL', 'QPSQL', 'QODBC']

二、数据库连接实战

2.1 SQLite连接示例

def create_connection():db = QSqlDatabase.addDatabase('QSQLITE')db.setDatabaseName('contacts.db')if not db.open():QMessageBox.critical(None, "数据库错误",f"连接失败:{db.lastError().text()}")return False# 验证表存在性required_tables = {'contacts'}existing_tables = db.tables(QSql.Tables)if not required_tables.issubset(existing_tables):init_database(db)return Truedef init_database(conn):query = QSqlQuery()query.exec("""CREATE TABLE contacts (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,name TEXT NOT NULL,phone TEXT UNIQUE,email TEXT,created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)""")# 创建索引query.exec("CREATE INDEX idx_contacts_name ON contacts(name)")

2.2 MySQL连接配置

db = QSqlDatabase.addDatabase('QMYSQL')
db.setHostName('localhost')
db.setPort(3306)
db.setDatabaseName('mydb')
db.setUserName('root')
db.setPassword('secret')
db.setConnectOptions("MYSQL_OPT_RECONNECT=1;")

三、CRUD操作进阶

3.1 参数化查询(防SQL注入)

# 插入数据
query = QSqlQuery()
query.prepare("""INSERT INTO contacts (name, phone, email)VALUES (?, ?, ?)
""")
query.addBindValue("张三")
query.addBindValue("13800138000")
query.addBindValue("zhangsan@example.com")
query.exec()# 批量插入
names = [("李四", "13912345678"), ("王五", "13687654321")]
query.prepare("INSERT INTO contacts (name, phone) VALUES (?, ?)")
for name, phone in names:query.addBindValue(name)query.addBindValue(phone)query.exec()

3.2 复杂查询与结果处理

query = QSqlQuery()
query.exec("""SELECT id, name, phone, strftime('%Y-%m-%d', created_at) AS create_dateFROM contactsWHERE name LIKE ?ORDER BY created_at DESCLIMIT 10
""")
query.addBindValue("%张%")while query.next():record = query.record()print(f"ID: {query.value(0)}, Name: {query.value('name')}")print(f"Phone: {record.value(2)}, Date: {query.value(3)}")

四、模型-视图编程

4.1 QSqlTableModel实时同步

class ContactManager(QWidget):def __init__(self):self.model = QSqlTableModel()self.model.setTable("contacts")self.model.setEditStrategy(QSqlTableModel.OnFieldChange)self.model.select()self.view = QTableView()self.view.setModel(self.model)self.view.setColumnHidden(0, True)  # 隐藏ID列self.view.doubleClicked.connect(self.edit_contact)def add_contact(self):row = self.model.rowCount()self.model.insertRow(row)self.model.setData(self.model.index(row, 1), "新联系人")self.model.submitAll()def delete_contact(self):index = self.view.currentIndex()if index.isValid():self.model.removeRow(index.row())self.model.submitAll()

4.2 自定义查询模型

class FilterProxyModel(QSortFilterProxyModel):def __init__(self, pattern, parent=None):super().__init__(parent)self.pattern = QRegularExpression(pattern, QRegularExpression.CaseInsensitiveOption)def filterAcceptsRow(self, row, parent):model = self.sourceModel()index = model.index(row, 1)  # 过滤name列return self.pattern.match(model.data(index)).hasMatch()# 使用示例
custom_model = QSqlQueryModel()
custom_model.setQuery("SELECT * FROM contacts")
proxy = FilterProxyModel("张")
proxy.setSourceModel(custom_model)
view.setModel(proxy)

五、事务与性能优化

5.1 事务处理模板

db = QSqlDatabase.database()
db.transaction()try:# 执行多个操作insert_query.exec()update_query.exec()db.commit()
except:db.rollback()raise

5.2 连接池配置

from PySide6.QtCore import QSettingsdef setup_connection_pool():settings = QSettings("config.ini", QSettings.IniFormat)QSqlDatabase.setConnectOptions(f"QSQLITE_MAX_CONNECTIONS=20;"f"QSQLITE_BUSY_TIMEOUT=5000;")for i in range(5):  # 初始化5个连接conn = QSqlDatabase.addDatabase('QSQLITE', f"conn_{i}")conn.setDatabaseName(settings.value("Database/Path"))

六、实战案例:通讯录管理系统

功能清单:

  1. 联系人增删改查
  2. 拼音快速检索
  3. 导出CSV功能
  4. 数据库备份/恢复
  5. 批量导入Excel

关键代码实现:

class ContactBook(QMainWindow):def export_csv(self):with open('contacts.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:writer = csv.writer(f)writer.writerow(['姓名', '电话', '邮箱'])query = QSqlQuery("SELECT name, phone, email FROM contacts")while query.next():writer.writerow([query.value(0),query.value(1),query.value(2)])

七、常见问题解决方案

7.1 中文乱码处理

# MySQL连接字符串添加charset参数
db.setConnectOptions("MYSQL_OPT_SET_CHARSET_NAME=UTF8MB4;")# SQLite设置编码
query.exec("PRAGMA encoding = 'UTF-8'")

7.2 数据库迁移方案

使用Alembic进行版本控制:

# 版本迁移脚本示例
from alembic import op
import sqlalchemy as sadef upgrade():op.create_table('contacts',sa.Column('id', sa.Integer, primary_key=True),sa.Column('name', sa.String(50), nullable=False))def downgrade():op.drop_table('contacts')

附录:PyQt6与PySide6差异对照表

功能点PyQt6PySide6
模块导入from PyQt6 import QtSqlfrom PySide6 import QtSql
信号语法pyqtSignalSignal
数据库错误处理QSqlErrorQSqlError (相同实现)

通过本指南,开发者可以快速掌握PyQt6/PySide6数据库编程的核心要点,并构建出高性能、易维护的数据库应用程序。

相关文章:

PyQt6/PySide6 的 SQL 数据库操作(QtSql)

一、核心组件架构 1.1 QtSql模块构成 QSqlDatabase:数据库连接管理(支持连接池)QSqlQuery:SQL语句执行与结果遍历QSqlTableModel:可编辑的表格数据模型QSqlQueryModel:只读查询结果模型QSqlRelationalTab…...

利用IDEA将Java.class文件反编译为Java文件:原理、实践与深度解析

文章目录 引言:当.class文件遇到源代码缺失第一章:反编译技术基础认知1.1 Java编译执行原理1.2 反编译的本质1.3 法律与道德边界 第二章:IDEA内置反编译工具详解2.1 环境准备2.2 三步完成基础反编译2.3 高级反编译技巧2.3.1 调试模式反编译2.…...

Kafka偏移量管理全攻略:从基础概念到高级操作实战

#作者:猎人 文章目录 前言:概念剖析kafka的两种位移消费位移消息的位移位移的提交自动提交手动提交 1、使用--to-earliest重置消费组消费指定topic进度2、使用--to-offset重置消费offset3、使用--to-datetime策略指定时间重置offset4、使用--to-current…...

【R语言】GitHub Copilot安装-待解决

参考: 文章目录...

软件定义汽车时代的功能安全和信息安全

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活…...

qt的QSizePolicy的使用

使用 QSizePolicy 设置控件的伸缩因子 在 Qt 中,QSizePolicy 控制 控件如何在布局中伸缩。如果想要影响控件的大小调整行为,可以通过 QSizePolicy::setHorizontalStretch() 和 QSizePolicy::setVerticalStretch() 设置伸缩因子。 基本用法 假设我们有一个…...

简单几个步骤完成 Oracle 到金仓数据库(KingbaseES)的迁移目标

作为国产数据库的领军选手,金仓数据库(KingbaseES)凭借其成熟的技术架构和广泛的市场覆盖,在国内众多领域中扮演着至关重要的角色。无论是国家电网、金融行业,还是铁路、医疗等关键领域,金仓数据库都以其卓…...

DeepSeek自动化写作软件

DeepSeek写作软件的三大核心功能 对于内容创作者来说,写作不仅是表达思想的过程,更是一项需要投入大量时间和精力的任务。面对日益增长的内容需求,写作效率低下、内容质量不高等问题,常常让创作者感到焦虑。而 DeepSeek 写作软件…...

【kafka系列】Kafka如何实现高吞吐量?

目录 1. 生产者端优化 核心机制: 关键参数: 2. Broker端优化 核心机制: 关键源码逻辑: 3. 消费者端优化 核心机制: 关键参数: 全链路优化流程 吞吐量瓶颈与调优 总结 Kafka的高吞吐能力源于其生…...

learn_pytorch03

第三章 深度学习分为如下几个步骤 1:数据预处理,划分训练集和测试集 2:选择模型,设定损失函数和优化函数 3:用模型取拟合训练数据,并在验证计算模型上表现。 接着学习了一些数据读入 模型构建 损失函数的构…...

机器学习:k近邻

所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10: 使用 Python 优雅地实现机器学习十大经典算法。 (github.com),欢迎查看。 K 邻近算法(K-Nearest Neighbors,简称 KNN)是一种经典的机器学习算法,主要用于分类和回归任务…...

redis之lua实现原理

文章目录 创建并修改Lua环境Lua环境协作组件伪客户端lua scripts字典 EVAL命令的实现定义脚本函数执行脚本函数 EVALSHA命令的实现脚本管理命令的实现SCRIPT FLUSHSCRIPTEXISTSSCRIPT LOADSCRIPT KILL 脚本复制复制 EVAL命令、SCRIPT FLUSH命令和SCRIPT LOAD命令* 复制EVALSHA命…...

[Android] 【汽车OBD软件】Torque Pro (OBD 2 Car)

[Android] 【汽车OBD软件】Torque Pro (OBD 2 & Car) 链接:https://pan.xunlei.com/s/VOIyKOKHBR-2XTUy6oy9A91yA1?pwdm5jm# 获取 OBD 故障代码、汽车性能数据等等。Torque 使用连接到您的 OBD2 发动机管理/ECU 的 OBD II 蓝牙适配器。…...

安全问答—安全的基本架构

前言 将一些安全相关的问答进行整理汇总和陈述,形成一些以问答呈现的东西,加入一些自己的理解,欢迎路过的各位大佬进行讨论和论述。很多内容都会从甲方的安全认知去进行阐述。 1.安全存在的目的? 为了支持组织的目标、使命和宗…...

Java 运行时常量池笔记(详细版

📚 Java 运行时常量池笔记(详细版) Java 的运行时常量池(Runtime Constant Pool)是 JVM 方法区的一部分,用于存储编译期生成的字面量和符号引用。它是 Java 类文件常量池的运行时表示,具有动态…...

mysql增加字段操作以及关键字报错

修改mysql DDL语言 修改代码中domain 修改mapper中信息 java.sql.SQLSyntaxErrorException: You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near index, date, scroll_id, shard_ser…...

Wireshark 输出 数据包列表本身的值

在 Wireshark 中,如果你想输出数据包列表本身的值(例如,将数据包的摘要信息、时间戳、源地址、目的地址等导出为文本格式),可以使用 导出为纯文本文件 的功能。以下是详细步骤: 步骤 1:打开 Wir…...

日常开发中,使用JSON.stringify来实现深拷贝的坑

使用JSON.stringify的方式来实现深拷贝的弊端 弊端一:无法拷贝NaN、Infinity、undefined这类值 无法拷贝成功的原因: 对于JSON来说,它支持的数据类型只有null、string、number、boolean、Object、Array,所以对于它不支持的数据类…...

【探商宝】:大数据与AI赋能,助力中小企业精准拓客引

引言:在数据洪流中,如何精准锁定商机? 在竞争激烈的商业环境中,中小企业如何从海量信息中快速筛选出高价值客户?如何避免无效沟通,精准触达目标企业? 探商宝——一款基于大数据与AI技术的企业信…...

Javascript网页设计案例:通过PDF.js实现一款PDF阅读器,包括预览、页面旋转、页面切换、放大缩小、黑夜模式等功能

前言 目前功能包括: 切换到首页。切换到尾页。上一页。下一页。添加标签。标签管理页面旋转页面随意拖动双击后还原位置 其实按照自己的预期来说,有很多功能还没有开发完,配色也没有全都搞完,先发出来吧,后期有需要…...

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验

一、多模态商品数据接口的技术架构 (一)多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如,当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时,接口可自动提取图像中的颜色(RGB值&…...

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析:多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言:语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域,文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量,支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

C++ 基础特性深度解析

目录 引言 一、命名空间(namespace) C 中的命名空间​ 与 C 语言的对比​ 二、缺省参数​ C 中的缺省参数​ 与 C 语言的对比​ 三、引用(reference)​ C 中的引用​ 与 C 语言的对比​ 四、inline(内联函数…...

Neo4j 集群管理:原理、技术与最佳实践深度解析

Neo4j 的集群技术是其企业级高可用性、可扩展性和容错能力的核心。通过深入分析官方文档,本文将系统阐述其集群管理的核心原理、关键技术、实用技巧和行业最佳实践。 Neo4j 的 Causal Clustering 架构提供了一个强大而灵活的基石,用于构建高可用、可扩展且一致的图数据库服务…...

Module Federation 和 Native Federation 的比较

前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案,允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...

鸿蒙中用HarmonyOS SDK应用服务 HarmonyOS5开发一个生活电费的缴纳和查询小程序

一、项目初始化与配置 1. 创建项目 ohpm init harmony/utility-payment-app 2. 配置权限 // module.json5 {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.INTERNET"},{"name": "ohos.permission.GET_NETWORK_INFO"…...

数据库分批入库

今天在工作中,遇到一个问题,就是分批查询的时候,由于批次过大导致出现了一些问题,一下是问题描述和解决方案: 示例: // 假设已有数据列表 dataList 和 PreparedStatement pstmt int batchSize 1000; // …...

MySQL用户和授权

开放MySQL白名单 可以通过iptables-save命令确认对应客户端ip是否可以访问MySQL服务: test: # iptables-save | grep 3306 -A mp_srv_whitelist -s 172.16.14.102/32 -p tcp -m tcp --dport 3306 -j ACCEPT -A mp_srv_whitelist -s 172.16.4.16/32 -p tcp -m tcp -…...

Go 语言并发编程基础:无缓冲与有缓冲通道

在上一章节中,我们了解了 Channel 的基本用法。本章将重点分析 Go 中通道的两种类型 —— 无缓冲通道与有缓冲通道,它们在并发编程中各具特点和应用场景。 一、通道的基本分类 类型定义形式特点无缓冲通道make(chan T)发送和接收都必须准备好&#xff0…...