python处理blob字段

一、python处理blob字段

Python处理Blob字段

在现代软件开发中，处理二进制大对象（Blob）字段是一项常见任务。Python 是一种强大且灵活的编程语言，提供了许多便捷的方法来处理 Blob 数据。无论您是在开发 Web 应用程序、数据处理工具还是其他类型的软件，使用 Python 处理 Blob 字段都是一个必要技能。

何为Blob字段?

在数据库中，Blob 字段通常用于存储二进制数据，例如图像、音频、视频文件等。这些数据通常比普通文本数据更复杂，需要特殊处理才能正确存储和检索。Python 提供了各种库和工具，使得处理 Blob 数据变得更加简单和高效。

使用Python操作Blob字段的步骤

以下是处理 Blob 字段的基本步骤：

1. 连接到数据库
2. 执行查询以获取 Blob 数据
3. 处理 Blob 数据
4. 将 Blob 数据写入文件或显示在应用程序中

示例代码

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 Python 处理 Blob 字段：

import mysql.connector import os # 连接到数据库 connection = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='mydatabase') cursor = connection.cursor() # 执行查询以获取 Blob 数据 cursor.execute("SELECT image_blob FROM images WHERE id = 1") row = cursor.fetchone() blob_data = row[0] # 处理 Blob 数据 file_name = 'image.jpg' with open(file_name, 'wb') as file: file.write(blob_data) # 关闭连接 cursor.close() connection.close()

常用的Python库

以下是一些常用于处理 Blob 字段的 Python 库：

• MySQL Connector/Python: 用于连接 MySQL 数据库并处理 Blob 数据。
• sqlite3: 用于连接 SQLite 数据库并处理 Blob 数据。
• python-magic: 用于确定 Blob 数据的 MIME 类型。

注意事项

在处理 Blob 数据时，以下事项需特别注意：

• 数据完整性: 确保从数据库检索的 Blob 数据未损坏。
• 内存管理: 处理大型 Blob 数据时应注意内存使用。
• 异常处理: 在处理 Blob 数据时适当处理异常，以确保程序稳定性。

结论

Python 提供了丰富的库和工具，使得处理 Blob 字段变得更加简单和高效。掌握这些工具和技巧可以帮助开发人员更好地处理和管理二进制数据，提升软件开发的效率和质量。

二、python读blob字段

在数据分析和处理的过程中，有时候会遇到需要读取数据库中的 blob 字段的情况。Python 作为一种强大的编程语言，提供了许多工具和库来帮助我们处理这种情况。本文将介绍使用 Python 读取 blob 字段的几种方法，以及它们的使用场景和优缺点。

方法一：使用 Python 的标准库

Python 的标准库提供了处理二进制数据的功能，我们可以利用这些功能来读取数据库中的 blob 字段。通过在代码中建立数据库连接，执行查询语句，将 blob 数据读取到 Python 中，并进行相应的处理。

示例代码如下：

import pymysql connection = pymysql.connect(host='localhost', user='username', password='password', database='database_name') cursor = connection.cursor() cursor.execute("SELECT blob_data FROM table_name WHERE condition") result = cursor.fetchone()[0] # 进行对 blob 数据的处理

方法二：使用第三方库

除了标准库外，还有许多第三方库可以帮助我们更轻松地读取 blob 字段。例如，`readblob` 是一个开源的 Python 库，专门用于从数据库中读取 blob 数据，并提供了许多封装好的方法和函数，简化了我们的操作。

使用 `readblob` 库的示例代码如下：

from readblob import BlobReader

reader = BlobReader(host='localhost', user='username', password='password', database='database_name')
blob_data = reader.read_blob('table_name', 'blob_column', condition='WHERE condition')

# 进行对 blob 数据的处理

使用场景和优缺点

以上介绍了两种读取 blob 字段的方法，它们适用于不同的场景和需求。如果你只是偶尔需要读取 blob 数据，并且希望保持代码简洁和原生，那么使用 Python 的标准库是一个不错的选择。但如果你需要频繁处理 blob 数据，或者希望有更多的功能和便利性，那么使用第三方库会更加合适。

当然，每种方法都有它的优缺点。使用 Python 的标准库可能需要更多的代码编写和处理细节，但它是 Python 自带的，不需要额外安装其他库；而使用第三方库可能会更加方便快捷，但需要安装额外的依赖库，且可能会受到库维护和更新的影响。

结论

在处理数据库中的 blob 字段时，选择合适的方法和工具至关重要。本文介绍了两种常用的方法，并对它们的使用场景和优缺点进行了分析，希望能帮助读者更好地处理这类情况。无论是使用 Python 的标准库还是第三方库，都可以有效地读取并处理数据库中的 blob 数据，让我们的数据分析和处理更加高效和便捷。

三、python27下怎么用sqlite3？

肯定不是放在Lib目录下的，好像放在python目录下就可以了。具体记不清楚了，好久以前用过，楼主可以尝试下刚亲自尝试了下如果楼主用的是python2.7的话，还需要下载一个python和数据库sqlite的接口pysqlite-2.6.3.win32-py2.7这个要安装。数据库sqlite从网上下载后，直接把EXE文件放在C:/PTHON27 目录下就可以了。

四、什么是blob，mysql blob大小配置介绍？

BLOB介绍

BLOB (binary large object)，二进制大对象，是一个可以存储二进制文件的容器。在计算机中，BLOB常常是数据库中用来存储二进制文件的字段类型。BLOB是一

个大文件，典型的BLOB是一张图片或一个声音文件，由于它们的尺寸，必须使用特殊的方式来处理（例如：上传、下载或者存放到一个数据库）。根据Eric Raymond的

说法，处理BLOB的主要思想就是让文件处理器（如数据库管理器）不去理会文件是什么，而是关心如何去处理它。但也有专家强调，这种处理大数据对象的方法是把双

刃剑，它有可能引发一些问题，如存储的二进制文件过大，会使数据库的性能下降。在数据库中存放体积较大的多媒体对象就是应用程序处理BLOB的典型例子。

mysql BLOB类型

MySQL中，BLOB是个类型系列，包括：TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob，这几个类型之间的唯一区别是在存储文件的最大大小上不同。

　　MySQL的四种BLOB类型

　　类型 大小(单位：字节)

　　TinyBlob 最大 255

　　Blob 最大 65K

　　MediumBlob 最大 16M

　　LongBlob 最大 4G

五、blob分析原理？

Blob分析是一种计算机视觉技术，用于识别和提取图像中的特定区域或目标。它基于对图像中的像素进行连通分析，将相邻的像素组合成不同的区域或blob。

在分析过程中，通过计算每个blob的特征如面积、周长、中心点位置等来对其进行分类和识别。

这种技术常用于目标识别、形状分析和运动跟踪等领域，具有广泛的应用价值。

其原理是基于对图像像素进行连通性检测和区域的特征分析，从而实现对目标的定位和提取。

六、BLOB用于保存什么？

BLOB字段，英文binarylargeobject的缩写，意即：二进制大对象，这种字段类型主用用于存储二进制文件的容器，至于存储的二进制是内容是什么，要根据用户的需要来宝，比如：可以是一个BMP图像，也可以是一段影像，也可以是一个文件等等。至于blob字段的存储，要根据不同数据库来定，有时还要根据编程语言来定。

七、如何使用Blob存储？

BLOB(binarylargeobject)----二进制大对象，是一个可以存储二进制文件的容器。

　　在计算机中，BLOB常常是数据库中用来存储二进制文件的字段类型。

　　BLOB是一个大文件，典型的BLOB是一张图片或一个声音文件，由于它们的尺寸，必须使用特殊的方式来处理（例如：上传、下载或者存放到一个数据库）。

　　根据EricRaymond的说法，处理BLOB的主要思想就是让文件处理器（如数据库管理器）不去理会文件是什么，而是关心如何去处理它。

　　但也有专家强调，这种处理大数据对象的方法是把双刃剑，它有可能引发一些问题，如存储的二进制文件过大，会使数据库的性能下降。在数据库中存放体积较大的多媒体对象就是应用程序处理BLOB的典型例子。

八、centos安装sqlite3

CentOS 安装 SQLite3

在服务器端开发过程中，SQLite 是一个轻量级的数据库引擎，常用于嵌入式设备和小型应用程序中。CentOS 是一种流行的 Linux 发行版，本文将介绍在 CentOS 上安装 SQLite3 的方法。

步骤一：更新系统

在安装任何软件之前，首先确保您的系统是最新的，可以通过以下命令更新：

sudo yum update

步骤二：安装 SQLite3

要在 CentOS 上安装 SQLite3，可以执行以下命令：

sudo yum install sqlite

安装完成后，您可以验证 SQLite3 是否成功安装，输入以下命令来检查版本信息：

sqlite3 --version

步骤三：使用 SQLite3

安装完成后，您可以开始使用 SQLite3 数据库。以下是一些常用的 SQLite3 命令示例：

• sqlite3 newdatabase.db：创建一个新的数据库。
• .databases：显示当前连接的所有数据库。
• CREATE TABLE students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER);：创建名为 "students" 的表。
• INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Alice', 20);：向表中插入数据。
• SELECT * FROM students;：检索表中的所有数据。

您可以根据您的需求执行各种 SQLite3 命令来管理和操作数据库。

步骤四：卸载 SQLite3

如果您想从 CentOS 系统中卸载 SQLite3，可以使用以下命令：

sudo yum remove sqlite

这将删除 SQLite3 软件包及其依赖项。

结论

通过本文的介绍，您现在应该知道如何在 CentOS 上安装和使用 SQLite3 数据库。SQLite3 的轻量级特性使其成为许多开发人员首选的数据库引擎之一。在您的项目中使用 SQLite3 可以帮助您高效地管理数据。希望本文对您有所帮助，祝您在 CentOS 上的开发工作顺利！

九、sqlite3优缺点？

sqlite的主要优点：

　零配置(Zero Configuration)

SQlite3不用安装，不用配置，不用启动，关闭或者配置数据库实例。当系统崩溃后不用做任何恢复操作，再下次使用数据库的时候自动恢复。

　紧凑（compactness）：

　　SQLite是被设计成轻量级，自包含的。一个头文件，一个lib库，你就可以使用关系数据库了，不用任何启动任何系统进程。一般来说，整个SQLITE库小于225KB。

　可移植(Portability)

　它是运行在Windows,Linux,BSD,Mac OSX和一些商用Unix系统，比如Sun的Solaris,IBM的AIX，同样，它也可以工作在许多嵌入式操作系统下，比如QNX,VxWorks,PalmOS, Symbin和Windows CE。

　　最大特点：采用无数据类型，所以可以保存任何类型的数据，SQLite采用的是动态数据类型，会根据存入值自动判断。SQLite具有以下五种数据类型：

1.NULL：空值。

2.INTEGER：带符号的整型，具体取决有存入数字的范围大小。

3.REAL：浮点数字，存储为8-byte IEEE浮点数。

4.TEXT：字符串文本。

5.BLOB：二进制对象。

但同样的，这样的做法会导致在插入和修改时，要花去更多的时间。

SQLITE的缺点：

１：SQLITE不可储存过多的数据库，它的性能发挥最好只能在存放较小的数据量情况下。不要把它当做MYSQL甚至ORACLE来使用。它只是一个200K的数据库。

2：sqlite3不像MYSQL那样使用固定日志文件，所有使用insert、update、delete的运行效率只是一般，sqlite3的一个事务，需要调用4次fsync()操作，而一般的大型数据库，如mysql只用到了2次。sqlite3对每个事务都创建一个临时文件来记录日志，这个日志创建、更新和删除竟然使用了3次fsync()！为什么不用一个固定的日志文件呢？实在难以理解设计者的思路。可能他们把重点放在"Select"性能上吧。通过阅读sqlite3-3.5.1的源代码，发现作者也试图对这个问题进行修正，可能由于可靠性的原因，一直没有正式公布。

十、sqlite3缓存，参数？

Sqlite 缓存参数在下文中查询：数据库一般运行在嵌入式环境中，需要兼顾性能和硬件资源。

SQLite 使用 PRAGMA 命令在 SQLite 环境内控制各种环境变量和状态标志。一个 PRAGMA 值可以被读取，也可以根据需求进行设置。主要介绍几个在嵌入式开发中经常使用的关键参数。

synchronous

synchronous Pragma 获取或设置当前磁盘的同步模式，该模式控制积极的 SQLite 如何将数据写入物理存储。也就是说该参数控制何时执行sync指令。

Pragma 值描述0 或 OFF不进行同步。1 或 NORMAL在关键的磁盘操作的每个序列后同步。2 或 FULL在每个关键的磁盘操作后同步。

当synchronous设置为FULL (2), SQLite数据库引擎在紧急时刻会暂停以确定数据已经写入磁盘。这使系统崩溃或电源出问题时能确保数据库在重起后不会损坏。为了保证数据的安全性，该项建议设置为FULL。

journal_mode

journal_mode Pragma 获取或设置控制日志文件如何存储和处理的日志模式。

Pragma 值描述DELETE默认模式。在该模式下，在事务结束时，日志文件将被删除。TRUNCATE日志文件被阶段为零字节长度。PERSIST日志文件被留在原地，但头部被重写，表明日志不再有效。MEMORY日志记录保留在内存中，而不是磁盘上。OFF不保留任何日志记录。

首先补充一个知识点，SQLite中日志模式主要有DELETE和WAL两种，其中WAL(Write ahead logging)是一种日志模式，它是一种思想，普遍应用于关系型数据库。每个事务执行变更时，修改数据页，同时会产生日志，这样在事务提交后，不需要将修改的脏页刷盘，只需要将事务产生的日志落盘即可返回。WAL保证日志一定先于对应的脏页落盘，就是所谓的WAL。

DELETE模式采用影子分页技术(Shadow paging)，DELETE模式下，日志中记录的变更前数据页内容；WAL模式下，日志中记录的是变更后的数据页内容。事务提交时，DELETE模式将日志刷盘，将DB文件刷盘，成功后，再将日志文件清理；WAL模式则是将日志文件刷盘，即可完成提交过程。

建议将journal_mode 设置为delete，当数据写入数据库有失败动作时，透过journal档案予以复原到未更动前(原始)数据，来确保数据完整与一致性。如果在每次写入的时间很长或频繁的进行数据库写入情况下，因系统(主机)电力不稳或突然断电时，那么下次重新启动，而journal档案若存在，则在开启SQLite数据库时，若发现有journal档案的存在，便会对数据库做Rollback 动作(还原)。

journal_size_limit

默认值为-1，表示没有限制，单位是字节。

DELETE模式下，当日志增长超过阀值时，则进行截断。default_journal_size_limit，用于设置日志文件的默认大小。

cache_size

cache_size Pragma 可获取或暂时设置在内存中页面缓存的最大尺寸。

pages 值表示在缓存中的页面数。内置页面缓存的默认大小为 2,000 页，最小尺寸为 10 页。每页使用约1.5K内存，若需要使用改变大量多行的UPDATE或DELETE命令，并且不介意SQLite使用更多的内存的话，可以增大缓存以提高性能。建议设置为2000即可。

auto_vacuum

auto_vacuum Pragma 获取或设置 auto-vacuum 模式。

Pragma 值描述0 或 NONE禁用 Auto-vacuum。这是默认模式，意味着数据库文件尺寸大小不会缩小，除非手动使用 VACUUM 命令。1 或 FULL启用 Auto-vacuum，是全自动的。在该模式下，允许数据库文件随着数据从数据库移除而缩小。2 或 INCREMENTAL启用 Auto-vacuum，但是必须手动激活。在该模式下，引用数据被维持，自由页面只放在自由列表中。这些页面可在任何时候使用 incremental_vacuum pragma 进行覆盖。

正常情况下，当提交一个从数据库中删除数据的事务时，数据库文件不改变大小。未使用的文件页被标记并在以后的添加操作中再次使用。这种情况下使用VACUUM命令释放删除得到的空间。但是Vacuum的效率非常低！建议 设置成NONE(0)，定时手动进行VACUUM操作。

void db_config(sqlite3 *db)

{

int ret;

char *errmsg=NULL;

system("sync");

ret = db_sql_exec(db,"pragma journal_mode=delete;",&errmsg);

if(ret !=SQLITE_OK)

{

fprintf(stderr, "config db wal error: %s\n", errmsg);

sqlite3_free(errmsg);

}

ret = db_sql_exec(db,"pragma synchronous=FULL;",&errmsg);

if(ret !=SQLITE_OK)

{

fprintf(stderr, "config db synchronous error: %s\n", errmsg);

sqlite3_free(errmsg);

}

ret = db_sql_exec(db,"pragma journal_size_limit=409600;",&errmsg);

if(ret !=SQLITE_OK)

{

fprintf(stderr, "config db journal_size_limit error: %s\n", errmsg);

sqlite3_free(errmsg);

}

ret = db_sql_exec(db,"PRAGMA cache_size =2000",&errmsg);

if(ret !=SQLITE_OK)

{

fprintf(stderr, "config db cache_size error: %s\n", errmsg);

sqlite3_free(errmsg);

}

ret = db_sql_exec(db,"PRAGMA auto_vacuum = NONE;",&errmsg);

if(ret !=SQLITE_OK)

{

fprintf(stderr, "config db auto_vacuum error: %s\n", errmsg);

sqlite3_free(errmsg);

}

}

参考：

https://blog.csdn.net/tietao/article/details/6890350

https://www.runoob.com/sqlite/sqlite-pragma.html

http://www.it165.net/database/html/201310/4691.html

https://blog.csdn.net/zhaofuguang/article/details/91882073