快速入门：使用 Python 连接到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器并查询其中的数据

适用于： Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器

在本快速入门中，你将使用 Python 连接到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例。 然后使用 SQL 语句在 macOS、Ubuntu Linux 和 Windows 平台的数据库中查询、插入、更新和删除数据。

本文中的这些步骤介绍两种身份验证方法：Microsoft Entra 身份验证和 PostgreSQL 身份验证。 “无密码”选项卡可显示 Microsoft Entra 身份验证，“密码”选项卡则显示 PostgreSQL 身份验证。

Microsoft Entra 身份验证是一种使用 Microsoft Entra ID 中定义的标识连接到 Azure Database for PostgreSQL 的机制。 通过 Microsoft Entra 身份验证，可以在一个中心位置集中管理数据库用户标识和其他 Microsoft 服务，从而简化权限管理。 若要了解详细信息，请参阅使用 Microsoft Entra 向 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器进行身份验证。

PostgreSQL 身份验证使用存储在 PostgreSQL 中的帐户。 如果你选择使用密码作为帐户的凭据，这些凭据将存储在 user 表中。 由于这些密码存储在 PostgreSQL 中，因此你需要自行管理密码的轮换。

本文假设你熟悉如何使用 Python 进行开发，但不熟悉 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器的用法。

先决条件

• 具有活动订阅的 Azure 帐户。 创建试用帐户。
• Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例。 要创建 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例，请参阅使用 Azure 门户创建 Azure Database for PostgreSQL - 灵活服务器实例。
• Python 3.8+。
• 最新 pip 包安装程序。

为客户端工作站添加防火墙规则

• 如果使用“专用访问（VNet 集成）”创建了 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例，需要从与服务器相同的 VNet 中的资源连接到服务器。 可以创建虚拟机并将其添加到使用 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例创建的 VNet 中。 请参阅使用 Azure CLI 创建和管理 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器虚拟网络。
• 如果使用“公共访问（允许的 IP 地址）”创建了 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例，可以将本地 IP 地址添加到服务器上的防火墙规则列表中。 请参阅使用 Azure CLI 创建和管理 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器防火墙规则。

在服务器上配置 Microsoft Entra 集成（仅限无密码）

如果按照无密码身份验证的步骤操作，则必须为你的服务器实例配置 Microsoft Entra 身份验证，并且你必须被指定为服务器实例上的 Microsoft Entra 管理员。 按照配置 Microsoft Entra 集成中的步骤操作，确保已配置 Microsoft Entra 身份验证，并且你已被指定为服务器实例上的 Microsoft Entra 管理员。

准备开发环境

更改为要运行代码并创建和激活虚拟环境的文件夹。 虚拟环境是特定版本的 Python 的自包含目录，以及该应用程序所需的其他包。

运行以下命令来创建并激活一个虚拟环境：

py -3 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

安装 Python 库

安装运行代码示例所需的 Python 库。

pip install azure-identity

pip install psycopg

添加身份验证代码

在本部分中，将身份验证代码添加到工作目录，并使用服务器实例执行身份验证和授权所需的任何其他步骤。

如何运行 Python 示例

对于本文中的每个代码示例：

1. 在文本编辑器中创建新的文件。

2. 将代码示例添加到文件。

3. 将文件保存在具有 .py 扩展名的项目文件夹（如 postgres-insert.py）中 。 对于 Windows，确保在保存文件时选择 UTF-8 编码。

4. 在项目文件夹中键入 python 后接文件名，例如 python postgres-insert.py。

创建表并插入数据

下面的代码示例使用 psycopg.connect 函数连接到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器数据库，并使用 SQL INSERT 语句加载数据。 cursor.execute 函数对数据库执行 SQL 查询。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string) 
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Drop previous table of same name if one exists
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS inventory;")
print("Finished dropping table (if existed)")

# Create a table
cursor.execute("CREATE TABLE inventory (id serial PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), quantity INTEGER);")
print("Finished creating table")

# Insert some data into the table
cursor.execute("INSERT INTO inventory (name, quantity) VALUES (%s, %s);", ("banana", 150))
cursor.execute("INSERT INTO inventory (name, quantity) VALUES (%s, %s);", ("orange", 154))
cursor.execute("INSERT INTO inventory (name, quantity) VALUES (%s, %s);", ("apple", 100))
print("Inserted 3 rows of data")

# Clean up
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

如果代码成功运行，则会生成以下输出：

Connection established
Finished dropping table (if existed)
Finished creating table
Inserted 3 rows of data

读取数据

下面的代码示例连接到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器数据库，并使用 cursor.execute 和 SQL SELECT 语句来读取数据。 此函数可接受查询，并返回可使用 cursor.fetchall() 循环访问的结果集。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string) 
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Fetch all rows from table
cursor.execute("SELECT * FROM inventory;")
rows = cursor.fetchall()

# Print all rows
for row in rows:
    print("Data row = (%s, %s, %s)" %(str(row[0]), str(row[1]), str(row[2])))

# Cleanup
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

如果代码成功运行，则会生成以下输出：

Connection established
Data row = (1, banana, 150)
Data row = (2, orange, 154)
Data row = (3, apple, 100)

更新数据

下面的代码示例连接到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器数据库，并使用 cursor.execute 和 SQL UPDATE 语句来更新数据。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string) 
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Update a data row in the table
cursor.execute("UPDATE inventory SET quantity = %s WHERE name = %s;", (200, "banana"))
print("Updated 1 row of data")

# Cleanup
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

删除数据

下面的代码示例连接到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器数据库，并使用 cursor.execute 和 SQL DELETE 语句来删除以前插入的库存项。

import psycopg
from get_conn import get_connection_uri

conn_string = get_connection_uri()

conn = psycopg.connect(conn_string) 
print("Connection established")
cursor = conn.cursor()

# Delete data row from table
cursor.execute("DELETE FROM inventory WHERE name = %s;", ("orange",))
print("Deleted 1 row of data")

# Cleanup
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

后续步骤