Python e PostgreSQL: gestione di database

In questo post, vi mostrerò come sfruttare la potenza di Python per interagire con un database PostgreSQL, un sistema di gestione di database open source ampiamente utilizzato per la sua affidabilità e flessibilità.

Perché utilizzare Python con PostgreSQL?

Esistono diversi motivi per cui combinare Python e PostgreSQL rappresenta una scelta eccellente:

Python è un linguaggio di programmazione versatile e potente: offre una vasta gamma di librerie e strumenti per la gestione di dati, rendendolo ideale per l’interazione con database.
PostgreSQL è un database robusto e scalabile: offre un’ampia gamma di funzionalità avanzate, tra cui transazioni ACID, sicurezza avanzata e supporto per diversi tipi di dati.
L’integrazione tra Python e PostgreSQL è semplice e intuitiva: la libreria psycopg2 rende facile stabilire una connessione e gestire le operazioni CRUD (Create, Read, Update, Delete) sul database.

In questo post, vi guiderò passo-a-passo attraverso:

Configurazione dell’ambiente: installeremo le librerie necessarie e stabiliremo la connessione al database PostgreSQL.
Esecuzione di query di ricerca: impareremo a interrogare il database e recuperare dati specifici.
Inserimento di nuovi dati: vedremo come inserire nuove informazioni all’interno del database.
Esempio avanzato: Transazioni: approfondiremo come utilizzare le transazioni per garantire l’integrità dei dati.

Cominciamo!

1. Configurazione dell’ambiente

Per iniziare, assicuratevi di avere installato:

Python 3
Libreria psycopg2 (eseguite pip install psycopg2 nel vostro terminale)

Stabiliamo la connessione al database:

import psycopg2

connessione = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    port="5432",
    database="nome_database",
    user="nome_utente",
    password="password_utente",
)

2. Esecuzione di query di ricerca

Per interrogare il database, utilizzeremo il cursore:

cursore = connessione.cursor()
cursore.execute("SELECT * FROM tabella_esempio")
risultati = cursore.fetchall()

for risultato in risultati:
    print(risultato)

cursore.close()

3. Inserimento di nuovi dati

Per inserire nuovi dati, utilizzeremo il metodo execute del cursore:

cursore = connessione.cursor()
cursore.execute("INSERT INTO tabella_esempio (colonna1, colonna2) VALUES (%s, %s)", ("valore1", "valore2"))
connessione.commit()

cursore.close()

4. Esempio avanzato: Transazioni

Le transazioni garantiscono che un gruppo di operazioni venga eseguito atomicamente, o completamente o per niente.

try:
    cursore = connessione.cursor()
    cursore.execute("...")
    cursore.execute("...")
    connessione.commit()
except Exception as e:
    connessione.rollback()
    print(f"Errore: {e}")
finally:
    cursore.close()

Eseguire query complesse con filtri e aggregati:

cursore.execute("""
SELECT nome, cognome, AVG(età)
FROM anagrafica
WHERE città = 'Milano'
GROUP BY nome
ORDER BY cognome ASC
""")

risultati = cursore.fetchall()

for risultato in risultati:
    print(f"Nome: {risultato[0]}")
    print(f"Cognome: {risultato[1]}")
    print(f"Media età: {risultato[2]}")

cursore.close()

Aggiornare dati esistenti:

cursore = connessione.cursor()
cursore.execute("""
UPDATE anagrafica
SET email = 'nuovo_email@dominio.it'
WHERE id = 123
""")
connessione.commit()

cursore.close()

Eliminare dati:

cursore = connessione.cursor()
cursore.execute("""
DELETE FROM anagrafica
WHERE città = 'Roma'
""")
connessione.commit()

cursore.close()

Creare e gestire tabelle:

cursore = connessione.cursor()
cursore.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS nuova_tabella (
    id INT PRIMARY KEY,
    nome VARCHAR(255) NOT NULL,
    cognome VARCHAR(255) NOT NULL
)
""")

connessione.commit()

cursore.close()

Impostare privilegi e autorizzazioni:

cursore = connessione.cursor()
cursore.execute("""
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON tabella_esempio TO utente_esempio
""")

connessione.commit()

cursore.close()

Librerie utili per l’interazione con PostgreSQL

Oltre a psycopg2, esistono diverse librerie Python per facilitare l’interazione con PostgreSQL:

SQLAlchemy: un potente ORM (Object-Relational Mapping) che permette di mappare oggetti Python a tabelle del database.
Peewee: un ORM più leggero e facile da usare rispetto a SQLAlchemy.
psycopg2-async: una libreria per l’accesso asincrono al database, utile per applicazioni web ad alta concorrenza.

Esempi pratici

Gestione di un blog: Python può essere utilizzato per creare un sistema di blogging completo, con la possibilità di creare, modificare e pubblicare articoli, gestire utenti e commenti.
Analisi di dati: Python offre un’ampia gamma di librerie per l’analisi di dati, che possono essere utilizzate per estrarre informazioni da un database PostgreSQL e generare report e visualizzazioni.
Automazione di processi: Python può essere utilizzato per automatizzare compiti ripetitivi, come l’invio di email o l’aggiornamento di dati in un database.

Conclusioni

L’utilizzo di Python per la gestione di database PostgreSQL rappresenta una scelta versatile e potente. Grazie alla sua ampia gamma di librerie e strumenti, Python è in grado di soddisfare le esigenze di qualsiasi progetto, dalla semplice gestione di dati all’analisi complessa e all’automazione di processi.

Per approfondire: