利用Google Colab运行Postgres：综合指南-DEV365 开发者社区

Google COLAB是一个强大的基于云的平台，为运行Python代码，执行数据分析和执行机器学习任务提供了方便的环境。尽管COLAB为流行数据操纵库（例如Pandas和Numpy）提供内置支持，但连接到PostgreSQL数据库需要其他设置。在本指南中，我们将探讨如何与Postgres一起使用Google Colab，使您能够利用Colab笔记本中的SQL数据库操作的功能。

先决条件

在我们深入研究过程之前，请确保您有以下先决条件：

一个Google帐户：您需要一个Google帐户才能访问Google Colab。
一个PostgreSQL数据库：确保您有一个具有必要凭据的PostgreSQL数据库实例。

设置Google Colab

打开您的网络浏览器并导航到Google Colab。
如果您尚未使用Google帐户登录。
单击“新笔记本”以创建新的COLAB笔记本。

安装所需的库

在做任何事情之前，我们需要检查我们想要的Postgres版本是否已安装在Colab上，然后我们可以继续进行此次演练，我们将使用Postgres 15

!sudo apt update
!sudo apt install dirmngr ca-certificates software-properties-common gnupg gnupg2 apt-transport-https curl -y
!curl -fSsL https://www.postgresql.org/media/keys/ACCC4CF8.asc | gpg --dearmor | sudo tee /usr/share/keyrings/postgresql.gpg > /dev/null
!echo 'deb [arch=amd64,arm64,ppc64el signed-by=/usr/share/keyrings/postgresql.gpg] http://apt.postgresql.org/pub/repos/apt/ jammy-pgdg main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/pgdg.list
!sudo apt update
!sudo apt install postgresql-client-15 postgresql-15 -y
!sudo service postgresql start

以下步骤应以类似于此

的A屏幕结束

一旦Postgres到位，我们应该使用适当的权限配置用户，以便我们可以轻松访问我们的数据库。让我们创建以下用户：

# Setup a password `postgres` for username `postgres`
!sudo -u postgres psql -U postgres -c "CREATE ROLE root WITH SUPERUSER;"
!sudo -u postgres psql -U postgres -c "ALTER ROLE root WITH LOGIN;"
!sudo -u postgres psql -U postgres -c "CREATE ROLE postgres WITH PASSWORD 'postgres';"

让我们分解片段的每一行：

!sudo -u postgres psql -U postgres -c "CREATE ROLE root WITH SUPERUSER;"：此行执行一个PostgreSQL命令，以创建具有Superuser特权的名为“ root”的新角色（用户）。超级用户特权提供了广泛的权限和对数据库系统的控制权。通过创建这个角色，摘要旨在为管理目的建立强大的用户。
!sudo -u postgres psql -U postgres -c "ALTER ROLE root WITH LOGIN;"：此行执行一个PostgreSQL命令，以允许“ root”角色登录。带有登录子句授予角色身份验证和访问数据库系统的角色。
!sudo -u postgres psql -U postgres -c "CREATE ROLE postgres WITH PASSWORD 'postgres';"：此行创建了一个新角色，名为“ Postgres”，并使用密码“ Postgres”。该角色是用默认特权创建的，与超级用户角色相比，通常受到限制。此设置允许通过为“ Postgres”角色的密码设置密码进行更“安全”的配置。

根据我的经验，从一开始就将root与LOGIN设置为通常出于某种原因失败。 postgres用户也会发生这种情况。如果您遇到的话，只需运行：

!sudo -u postgres psql -c "ALTER USER postgres PASSWORD 'postgres'"

现在已经不复存在了，让我们看看我们如何使用Postgres。

COLAB似乎很烦人的问题之一是，如果您运行某些作业的单元格，它将阻止整个笔记本电脑执行任何单元。幸运的是，在所有情况下我们都没有被困。有一个名为colabxterm的ipython扩展，可用于从笔记本中的单元格中提供类似终端的接口。我们可以利用它来获得优势。要安装它，我们只做以下

!pip install colab-xterm
load_ext colabxterm

完成此操作后，您可以运行

%xterm

产生控制台

我们可以使用它连接到PSQL并运行我们的查询！

要连接到COLAB的PostgreSQL数据库，我们需要安装psycopg2库，该库允许Python与PostgreSQL数据库进行交互。此外，我们将安装sqlalchemy库，该库提供了用于使用数据库的高级接口。

要安装所需的库，请在Colab单元格中添加以下代码段：

!pip install psycopg2-binary sqlalchemy

导入必要的模块

在Colab笔记本的第一个单元格中，导入所需的模块：

import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine

连接到PostgreSQL数据库

要建立与PostgreSQL数据库的连接，您需要提供必要的连接详细信息，例如主机，端口，数据库名称，用户名和密码。

使用以下代码段作为示例，使用psycopg2：
建立连接

try:
    connection = psycopg2.connect(
        host="your_host",
        port="your_port",
        database="your_database",
        user="your_username",
        password="your_password"
    )
    cursor = connection.cursor()
    print("Connection established successfully!")
except Exception as e:
    print("Error connecting to the database:", e)

用您的实际数据库连接详细信息，替换占位符（your_host，your_port，your_port，your_database，your_username，your_password）。

另外，您可以使用sqlalchemy库来创建引擎并连接到数据库：

try:
    engine = create_engine('postgresql://your_username:your_password@your_host:your_port/your_database')
    connection = engine.connect()
    print("Connection established successfully!")
except Exception as e:
    print("Error connecting to the database:", e)

用您的实际数据库连接详细信息，替换占位符（your_host，your_port，your_port，your_database，your_username，your_password）。

执行SQL查询

建立连接后，您可以执行SQL查询并使用cursor对象（如果使用psycopg2）或引擎的execute方法（如果使用sqlalchemy）。

。

这是一个示例，可以执行简单的SELECT查询并使用psycopg2：
获取结果

try:
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table;")
    results = cursor.fetchall()

    for row in results:
        print(row)
except Exception as e:
    print("Error executing the query:", e)

用您要从数据库查询的表名称替换your_table。

对于sqlalchemy，您可以使用engine对象的execute方法执行查询：

try:
    result = connection.execute("SELECT * FROM your_table")
    for row in result:
        print(row)
except Exception as e:
    print("Error executing the query:", e)

用您要从数据库查询的表名称替换your_table。

关闭连接

完成查询后，请记住关闭与数据库的连接以发布任何资源。

使用以下代码在使用psycopg2时关闭连接：

if connection:
    cursor.close()
    connection.close()
    print("Connection closed successfully!")

对于sqlalchemy，关闭连接如下：

if connection:
    connection.close()
    print("Connection closed successfully!")

这就是这样：

结论

在本指南中，我们探索了如何使用PostgreSQL数据库使用Google Colab。通过遵循此处概述的步骤，您可以建立与数据库的连接，执行SQL查询，并在COLAB笔记本中检索结果。这种集成使您能够利用COLAB数据分析功能和Postgres提供的SQL操作的功能，从而使您能够提高高级数据操作并获得宝贵的见解。

将Google Colab与Postgres一起使用的关键优势之一是能够将COLAB的数据分析功能与SQL查询的功能无缝相结合。使用Colab，您可以访问多种Python库进行数据操作和可视化。通过连接到Postgres数据库，您可以利用SQL语言直接从数据库中检索和操纵数据。

例如，您可以使用SQL查询来执行集合，过滤和加入存储在Postgres数据库中的大型数据集上的操作。这些操作可以在数据库服务器上有效执行，从而减少数据传输开销并提高性能。拥有所需的数据子集后，您可以使用COLAB的数据分析库，例如Pandas和Matplotlib，以进一步探索和可视化数据。

将Google Colab与Postgres整合在一起，为数据分析和探索的可能性开辟了世界。通过结合Colab的Python库和Postgres的SQL功能的优势，您可以有效地使用大型数据集，执行高级数据操作并获得宝贵的见解。因此，请尝试使用Google Colab和Postgres解锁数据分析工作流的全部潜力！

gl，hf！