使用 Amazon Redshift Python 连接器的示例 - Amazon Redshift
使用 Amazon 凭证连接创建表在表中插入行查询表检索查询结果集启用自动提交将 COPY 与 CSV 数据一起使用将 COPY 和 UNLOAD 与 S3 存储桶一起使用
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使用 Amazon Redshift Python 连接器的示例

以下为如何使用 Amazon Redshift Python 连接器的示例。

使用 Amazon 凭证连接到 Amazon Redshift 集群

要使用您的 Amazon 凭证连接到 Amazon Redshift 集群，请运行以下命令。

>>> conn = redshift_connector.connect(
     host='examplecluster.abc123xyz789.us-west-1.redshift.amazonaws.com',
     database='dev',
     user='awsuser',
     password='my_password'
  )

创建表

要使用列 bookname 和 author 创建临时表 book，请运行以下命令。

>>> cursor.execute("create Temp table book(bookname varchar,author‎ varchar)")

在表中插入行

要在表 book 中插入两行，请运行以下命令。

>>> cursor.executemany("insert into book (bookname, author‎) values (%s, %s)",
                     [
                         ('One Hundred Years of Solitude', 'Gabriel García Márquez'),
                         ('A Brief History of Time', 'Stephen Hawking')
                     ]
                   )

查询表

要在表 book 中选中所有行，请运行以下命令。

>>> cursor.execute("select * from book")

检索查询结果集

要检索查询结果集，请运行以下命令。

>>>  result: tuple = cursor.fetchall()
 print(result)
 >> (['One Hundred Years of Solitude', 'Gabriel García Márquez'], ['A Brief History of Time', 'Stephen Hawking'])

启用自动提交

根据 Python 数据库 API 规范，默认情况下自动提交属性处于关闭状态。您可以使用以下命令启用连接的自动提交属性。首先，您执行回滚命令以确保事务不在进行中。

>>>  con.rollback()
con.autocommit = True
con.run("VACUUM")
con.autocommit = False

使用 COPY 命令将 CSV 数据复制到表中

以下是使用 COPY 命令将 CSV 数据复制到表中并将表中的数据复制到数据流中的示例。

在准备过程中，导入输入-输出和 csv 编解码器。

>>> from io import BytesIO
import csv
import codecs

以下命令在内存中创建 CSV 文件。

>>>  stream_in = BytesIO()
StreamWriter = codecs.getwriter('utf-8')
csv_writer = csv.writer(StreamWriter(stream_in))
csv_writer.writerow([1, "electron"])
csv_writer.writerow([2, "muon"])
csv_writer.writerow([3, "tau"])
stream_in.seek(0)

以下命令创建一个表，然后将 CSV 数据复制到表中。

>>> con.run("CREATE TEMPORARY TABLE lepton (id SERIAL, name TEXT)")
con.run("COPY lepton FROM STDIN WITH (FORMAT CSV)", stream=stream_in)

这些命令使用 COPY 命令将数据从表复制到数据流。

>>> stream_out = BytesIO()
con.run("COPY lepton TO STDOUT WITH (FORMAT CSV)", stream=stream_out) 
>>> stream_out.seek(0)
>>> StreamReader = codecs.getreader('utf-8')
for row in csv.reader(StreamReader(stream_out)):
    print(row)

下面是输出。

>>> ['1', 'electron']
['2', 'muon']
['3', 'tau']

使用 COPY 从中复制数据，然后使用卸载以将数据写入 Amazon S3 存储桶。

以下示例说明如何将数据从 Amazon S3 存储桶复制到表中，然后从表中卸载到 S3 存储桶中。

将包含以下数据的名为 category_csv.txt 的文本文件上载到 S3 存储桶。

>>> 12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"

以下是 Python 代码的示例，该代码首先连接到 Amazon Redshift 数据库。然后创建一个名为 category 的表并将 S3 存储桶中的 CSV 数据复制到表中。

>>> with redshift_connector.connect(...) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("create table category (catid int, cargroup varchar, catname varchar, catdesc varchar)")
        cursor.execute("copy category from 's3://testing/category_csv.txt' iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")
        cursor.execute("select * from category")
        print(cursor.fetchall())
        cursor.execute("unload ('select * from category') to 's3://testing/unloaded_category_csv.txt'  iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")
        print('done')
>>> ([12, 'Shows', 'Musicals', 'Musical theatre'], [13, 'Shows', 'Plays', 'All "non-musical" theatre'], [14, 'Shows', 'Opera', 'All opera, light, and "rock" opera'], [15, 'Concerts', 'Classical', 'All symphony, concerto, and choir concerts'])
done

数据被卸载到S3 存储桶中的文件 unloaded_category_csv.text0000_part00。

>>> 12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"