در حال بارگذاری...

PostgreSQL و پایتون

PostgreSQL و پایتون ترکیبی قدرتمند برای توسعه سیستم‌های پشتیبان و مدیریت داده‌های پیچیده هستند. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا با سینتکس ساده، پشتیبانی از برنامه‌نویسی شی‌ءگرا و قابلیت توسعه گسترده است. PostgreSQL یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای پیشرفته و متن‌باز است که از تراکنش‌های پیچیده، شاخص‌گذاری پیشرفته و قابلیت مقیاس‌پذیری بالا پشتیبانی می‌کند. ترکیب این دو ابزار به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد که از قدرت پایتون در منطق برنامه و الگوریتم‌ها بهره‌مند شوند و همزمان از پایداری و قابلیت اطمینان PostgreSQL برای مدیریت داده‌های ساختاریافته استفاده کنند.
در معماری سیستم و توسعه نرم‌افزار، این ترکیب برای ایجاد وب اپلیکیشن‌های با کارایی بالا، سیستم‌های سازمانی، پلتفرم‌های تحلیل داده و سرویس‌های ابری ایده‌آل است. پایتون با ارائه ساختار داده‌ها، الگوریتم‌ها و اصول OOP به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا کدهای مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری ایجاد کنند، در حالی که PostgreSQL یک محیط امن برای ذخیره و مدیریت داده‌ها فراهم می‌آورد. در این آموزش، خواننده یاد خواهد گرفت چگونه از طریق پایتون به PostgreSQL متصل شود، عملیات CRUD را انجام دهد، الگوهای شی‌ءگرا را پیاده‌سازی کند، و با رعایت بهترین شیوه‌ها از نشت حافظه، مدیریت خطا و بهینه‌سازی عملکرد جلوگیری کند.

مثال پایه

python
PYTHON Code 
import psycopg2

try:
connection = psycopg2.connect(
dbname="my_database",
user="my_user",
password="my_password",
host="localhost",
port="5432"
)
cursor = connection.cursor()

cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
salary NUMERIC(10,2) NOT NULL
)
""")
connection.commit()

cursor.execute("INSERT INTO employees (name, salary) VALUES (%s, %s)", ("Ali", 5000.00))
connection.commit()

cursor.execute("SELECT * FROM employees")
records = cursor.fetchall()
for record in records:
print(record)

except psycopg2.Error as e:
print("Database error:", e)
finally:
if cursor:
cursor.close()
if connection:
connection.close()

در این مثال، ابتدا با استفاده از psycopg2 به پایگاه داده PostgreSQL متصل می‌شویم. بلوک try/except برای مدیریت خطاها استفاده شده تا برنامه در صورت بروز خطا کرش نکند. دستور CREATE TABLE IF NOT EXISTS تضمین می‌کند که جدول تنها در صورت عدم وجود ایجاد شود.
در درج داده‌ها از کوئری‌های پارامتری استفاده شده است تا از حملات SQL injection جلوگیری شود. برای دریافت داده‌ها از fetchall() استفاده شده و داده‌ها با حلقه for چاپ می‌شوند. بلوک finally تضمین می‌کند که cursor و connection بسته شوند و از نشت حافظه جلوگیری شود. این مثال مفاهیم اصلی اتصال پایتون به PostgreSQL، مدیریت تراکنش‌ها، دستکاری داده و مدیریت خطا را نشان می‌دهد.

مثال کاربردی

python
PYTHON Code 
import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor

class EmployeeManager:
def init(self, db_config):
self.db_config = db_config

def __enter__(self):
self.connection = psycopg2.connect(**self.db_config)
self.cursor = self.connection.cursor(cursor_factory=RealDictCursor)
return self

def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if self.cursor:
self.cursor.close()
if self.connection:
self.connection.close()

def add_employee(self, name, salary):
self.cursor.execute("INSERT INTO employees (name, salary) VALUES (%s, %s)", (name, salary))
self.connection.commit()

def list_employees(self):
self.cursor.execute("SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC")
return self.cursor.fetchall()

def update_salary(self, employee_id, new_salary):
self.cursor.execute("UPDATE employees SET salary = %s WHERE id = %s", (new_salary, employee_id))
self.connection.commit()

db_config = {
"dbname": "my_database",
"user": "my_user",
"password": "my_password",
"host": "localhost",
"port": "5432"
}

with EmployeeManager(db_config) as manager:
manager.add_employee("Sara", 6000)
employees = manager.list_employees()
for emp in employees:
print(emp)

در این مثال پیشرفته، کلاس EmployeeManager عملیات پایگاه داده را در خود encapsulate می‌کند و از اصول OOP پیروی می‌کند. متدهای enter و exit امکان استفاده از context manager را فراهم می‌کنند تا منابع به صورت خودکار بسته شوند و از نشت حافظه جلوگیری شود. RealDictCursor نتایج را به صورت dictionary باز می‌گرداند که دسترسی به ستون‌ها را با نام آسان‌تر می‌کند.
متدهای add_employee، list_employees و update_salary عملیات CRUD، commit تراکنش‌ها و کوئری‌های پارامتری را نشان می‌دهند. مرتب‌سازی بر اساس حقوق و بروزرسانی، استفاده از الگوریتم‌ها در شرایط واقعی را نشان می‌دهد. این طراحی منطق کسب و کار را از SQL جدا می‌کند و قابلیت نگهداری و reusability را افزایش می‌دهد.

بهترین شیوه‌ها شامل استفاده از کوئری‌های پارامتری برای امنیت، بسته شدن cursor و connection برای جلوگیری از نشت حافظه و استفاده از ساختار داده‌های مناسب برای بهینه‌سازی عملکرد است. بهینه‌سازی کوئری با استفاده از شاخص‌ها سرعت پردازش را افزایش می‌دهد. مدیریت خطا با psycopg2.Error و لاگینگ شفاف برای رفع اشکال توصیه می‌شود. برای داده‌های بزرگ، batch insert یا batch update مناسب است. ذخیره credentialها در environment variable یا فایل‌های configuration امنیت را افزایش می‌دهد. رعایت اصول OOP و بهینه‌سازی تراکنش‌ها، سیستم‌های backend مقیاس‌پذیر، قابل نگهداری و امن ایجاد می‌کند.

📊 جدول مرجع

Element/Concept Description Usage Example
Database Connection اتصال و مدیریت پایگاه داده PostgreSQL connection = psycopg2.connect(**db_config)
Cursor اجرای کوئری‌ها و دریافت نتایج cursor = connection.cursor()
Parametrized Queries جلوگیری از SQL injection cursor.execute("INSERT INTO employees (name, salary) VALUES (%s, %s)", (name, salary))
Context Manager مدیریت خودکار منابع with EmployeeManager(db_config) as manager: ...
OOP Class encapsulate کردن منطق پایگاه داده class EmployeeManager: ...
RealDictCursor داده‌ها را به صورت dictionary باز می‌گرداند cursor = connection.cursor(cursor_factory=RealDictCursor)

خلاصه: مسلط شدن بر PostgreSQL و پایتون امکان ایجاد سیستم‌های backend مقیاس‌پذیر و امن را فراهم می‌کند که منطق کسب‌وکار و مدیریت داده را به شکل مؤثری ترکیب می‌کنند. این آموزش اتصال به پایگاه داده، ایجاد جدول، عملیات CRUD، مدیریت تراکنش، پیاده‌سازی OOP و بهترین شیوه‌های امنیت و عملکرد را پوشش داد.
مراحل بعدی شامل یادگیری کوئری‌های SQL پیشرفته، استراتژی‌های indexing، isolation تراکنش‌ها، stored procedures و triggers است. کاربرد عملی این مفاهیم در پروژه‌ها مانند سیستم مدیریت کارکنان، پلتفرم تحلیلی یا backend APIها، استقرار پایدار و امن را تضمین می‌کند.

🧠 دانش خود را بیازمایید

آماده شروع

آزمون دانش شما

درک خود از این موضوع را با سوالات کاربردی بسنجید.

❓
4
سوالات
🎯
70%
برای قبولی
♾️
∞
زمان
🔄
∞
تلاش‌ها

📝 دستورالعمل‌ها

  • هر سوال را با دقت بخوانید
  • بهترین پاسخ را برای هر سوال انتخاب کنید
  • می‌توانید آزمون را هر چند بار که می‌خواهید تکرار کنید
  • پیشرفت شما در بالا نمایش داده می‌شود
موضوع 37 از 54
Python آموزش