Postgresql + Python = Power!

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Sobre Python
● Linguagem de programação de altíssimo nível;
● Interpretada e compilada (bytecodes: .pyc ou .pyo);
● Totalmente orientada a objetos;
● Suporta herança múltipla;
● Tipagem dinâmica e forte;
● Objetiva;
● Fácil de aprender;
● Muito Produtiva (faça muito escrevendo pouco);

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Sobre Python
● Comunidade forte e solícita;
● O nome da linguagem foi inspirado no grupo humorístico
britânico Monty Python's Flying Circus;
● Criada pelo holandês Guido van Rossum em 1991 no Instituto
de Pesquisa Nacional para Matemática e Ciência da
Computação de Amsterdam.

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Ambientes Python
● Web: Django, Web2Py, Flask, Plone, Zope, ...;
● GUI: PyGTK, PyQT...;
● Embarcados: MicroPython,
Raspberry Pi, Arduino...;
● Scripts;
● Etc...

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Python é Multiplataforma
● Linux;
● BSDs;
● *nix;
● MacOS;
● Windows

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Filosofia: The Zen of Python :)
> import this
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

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Python: Strings, Comentários e Doc Strings
● Uma string pode ser delimitada por apóstrofos ('string') ou aspas
("string");
● '''string''' ou """string""": Um tipo de comentário que gera
documentação ou também pode ser utilizado como string ou
comentário de múltiplas linhas;
● # : O caractere sustenido é utilizado para fazer comentários
de uma única linha.

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Python: Strings, Comentários e Doc Strings
> frase = '''Uma frase qualquer
que usa mais
de uma linha'''
> print(frase)
Uma frase qualquer
que usa mais
de uma linha
> # Uma simples soma
> print(2 + 5)
7

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Python: Orientação a Objeto
> class Pessoa(object):
'''
Classe mãe Pessoa que é base para gerar
outros tipos de pessoa por herança.
'''
# Atributos
nome = '' # string
idade = 0 # int
telefones = [] # list
# Métodos
def meu_nome(self):
print(self.nome)
def minha_idade(self):
print(self.idade)
def meus_telefones(self):
for i in self.telefones:
print(i)
Diferente de outras linguagens, blocos não são
delimitados por chaves, mas sim por
endentação, cuja recomendação segundo a
PEP8* [1] é de 4 (quatro) espaços
←
[1] https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
* Python Enhancement Proposal, a PEP 8 é um
Guia de Estilo de Codificação Python para fins
de padronização e boas práticas.

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> # Criação de classe filha
> class Funcionario(Pessoa):
'''
Classe para funcionários herdada
da classe Pessoa
'''
matricula = ''
> # Instanciando a classe Funcionario
> f1 = Funcionario()
> # Dando valores a atributos
> f1.nome = 'Chiquinho da Silva'
> f1.matricula = '2014xyz113'
> f1.telefones = ['11-91111-1111', '11-5111-1111', '11-3111-1111']

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> # Executando um método
> f1.meu_nome()
Chiquinho da Silva
> # Exibindo em tela o valor de um atributo
> print(f1.matricula)
2014xyz113
> # Executando o método para exibir telefones
> f1.meus_telefones()
11-91111-1111
11-5111-1111
11-3111-1111

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Shell interativo
● python (vem por padrão na maioria das distros Linux);
● ipython;
● DreamPie;
● BPython;
● web [1].
[1] https://www.python.org/shell/

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Python + PostgreSQL = Produtividade e Poder!

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Equivalências...
PostgreSQL Python
Licença PostgreSQL (derivada da
BSD)
PSF License (derivada da BSD)
Site global
Site nacional
Lista de
discussão (Br)
Evento
Internacional
PgCon
https://www.pgcon.org/
PyCon
http://www.pycon.org/
Evento
Nacional
PgBr
http://pgbr.postgresql.org.br
Python Brasil ou PyBr
http://www.pythonbrasil.org.br/
Evento
Regional
PgDay GruPy (UF) / Python Day
PyPgDay
(Python +
PostgreSQL)
Último realizado: (https://us.pycon.org/2013/events/pgday/)

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Tipos de Dados (PostgreSQL → Python)
PostgreSQL Python
integer, smallint int
bigint long
real, double float
numeric Decimal
boolean bool
text, varchar, char str
array list
tipos personalizados dict
null None

20/56
Laboratório de Teste
Criação de uma base de exemplo:
> CREATE DATABASE db_pypg;
Conectar à nova base:
> c db_pypg
Criação de tabela de teste:
> CREATE TABLE tb_foo(
id serial PRIMARY KEY,
campo text);
Popular a tabela:
> INSERT INTO tb_foo (campo) VALUES
('foo'), ('bar'), ('baz'), ('spam'), ('eggs');

21/56
Driver PostgreSQL para Python: psycopg2
Site oficial: http://initd.org/psycopg/
___ conecta_pg.py _________________________________________________________
#_*_ encoding: utf8 _*_
# importação do módulo
import psycopg2
# Definição da string de conexão
conn_string = """
host='localhost'
dbname='db_pypg'
user='postgres'
password='secret'
port='5432'
"""
________________________________________________________________________
Continua →

22/56
________________________________________________________________________
# ========= Tratamento de Erros ===================================
try:
# Faz uma conexão, se não puder ser feita haverá uma exceção
conn = psycopg2.connect(conn_string)
# conn.cursor retornará um objeto do tipo cursor
# que é utilizado para fazer consultas
cursor = conn.cursor()
print('Conectado!n')
except psycopg2.Error as e:
print('nFalha de conexão!n%s' % (e))
#==================================================================
________________________________________________________________________
Continua →

23/56
________________________________________________________________________
# Variável de consulta
sql = "SELECT id, campo FROM tb_foo WHERE campo != 'foo';"
# Execução de uma consulta
cursor.execute(sql)
# Tuplas buscadas dentro de uma lista
records = cursor.fetchall()
# Loop para buscar os valores na lista records
for _id, _campo in records:
print('%s -> %s' % (_id, _campo))
# Fechando a conexão
conn.close()
#=================================================================
________________________________________________________________________

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No shell do sistema operacional executa o arquivo:
$ python conecta_pg.py
2 -> bar
3 -> baz
4 -> spam
5 -> eggs

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SQLAlchemy
SQLAlchemy é um dos mais conhecidos ORMs (Object Relational
Mapper - Mapeador Objeto-Relacional) para Python.
Site oficial do projeto: http://www.sqlalchemy.org
___ sqlalchemy_pg.py _________________________________________________________
#_*_ encoding: utf-8 _*_
from sqlalchemy import *
# URL => driver://username:password@host:port/database
engine = create_engine('postgresql://postgres@localhost:5432/db_pypg')
# Torna acessíveis os metadados
metadata = MetaData(engine)
________________________________________________________________________
Continua →

26/56
SQLAlchemy
____________________________________________________________________________
# Exibe na tela o que é feito no banco
metadata.bind.echo = True
# Definição de estrutura de tabela
tabela_carro = Table('tb_carro', metadata,
Column('id', Integer, primary_key = True),
Column('nome', Text),
Column('ano', SmallInteger))
# Criação da tabela
tabela_carro.create()
# Criação de um objeto para inserir dados
ins = tabela_carro.insert()
________________________________________________________________________
Continua →

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SQLAlchemy
____________________________________________________________________________
# Executa o INSERT conforme o dicionário passado como parâmetro
ins.execute(
{'nome': 'Fiat 147', 'ano': 1980},
{'nome': 'VW Kombi', 'ano': 1977},
{'nome': 'Ford Corcel', 'ano': 1985})
# Criação de um objeto para consulta
sel = tabela_carro.select()
# Consulta feita e resultado armazenado
res = sel.execute()
________________________________________________________________________
Continua →

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SQLAlchemy
____________________________________________________________________________
# Loop para buscar os resultados
for i in res.fetchall():
print('Carro: %s - Ano: %s' % (i['nome'], i['ano']))
# Fecha a conexão com o banco
engine.dispose()
________________________________________________________________________
No shell do sistema operacional executar:
$ python sqlalchemy_pg.py
Carro: Fiat 147 - Ano: 1980
Carro: VW Kombi - Ano: 1977
Carro: Ford Corcel - Ano: 1985

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PL/Python
● Pode utilizar todas as bibliotecas Python;
● Faz tudo o que Python pode fazer;
● Python é bem mais amigável do que PL/pgSQL;
● É uma linguagem procedural que possibilita escrever funções
em Python no PostgreSQL.
Site oficial:
http://www.postgresql.org/docs/current/static/plpython.html

30/56
PL/Python: PL/PythonU
O “U” da Questão...
“U” de “untrusted” (não confiável), ou seja, uma linguagem não
confiável…
O que significa que não é oferecida qualquer forma de restrição
para usuários fazer.
Permite executar ações fora do banco de dados.
No entanto, somente superusers podem criar funções em
linguagens como plpythonu.

31/56
PL/Python: Versões de Python
Suporta ambas as variantes de versões de Python (Python 2 e
Python 3);
Python 2 → PLPYTHON2U;
Python 3 → PLPYTHON3U;
Pouca diferença entre ambas as versões.

32/56
PL/Python: Preparação
● A instalação de PL/Python pode ser feita via pacote, de acordo
com sua distro ou sistema operacional ou via código-fonte;
● Pode-se optar por instalar entre as versões 2 e 3 de Python ou
mesmo ambas;
● Evite instalar versões diferentes de PL/Python em uma base,
pois não poderão ser usadas na mesma sessão.
No shell acessar a base via psql:
$ psql db_pypg

33/56
Verificando se há linguagens procedurais Python disponíveis:
> SELECT
tmplname AS nome,
tmpllibrary AS biblioteca
FROM pg_pltemplate
WHERE tmplname ~ 'python';
nome | biblioteca
------------+-------------------
plpythonu | $libdir/plpython2
plpython2u | $libdir/plpython2
plpython3u | $libdir/plpython3
Foram constatadas 3 (três) ocorrências, sendo que plpythonu e
plpython2u são para Python 2 e plpython3u para Python 3.

34/56
Quais são as linguagens procedurais instaladas na base atual:
> SELECT lanname FROM pg_language;
lanname
----------
internal
c
sql
Plpgsql
Para os testes utilizaremos a versão 2 de Python:
> CREATE LANGUAGE plpython2u;

35/56
Simples teste:
> DO LANGUAGE plpython2u
$$
import sys
plpy.info('nnVersão -> %snn' % sys.version)
$$;
INFO:
Versão -> 2.7.9 (default, Mar 1 2015, 13:01:26)
[GCC 4.9.2]

36/56
PL/Python vs PL/pgSQL: Blocos Anônimos
PL/pgSQL:
> DO
LANGUAGE plpgsql
$marcador$
DECLARE
var1 INT2 := 21;
var2 INT2 := 3;
BEGIN
RAISE NOTICE 'O número é %', (var1 / var2);
END;
$marcador$;

37/56
PL/Python vs PL/pgSQL: Blocos Anônimos
PL/Python:
> DO
LANGUAGE plpython2u
$marcador$
var1 = 21
var2 = 3
plpy.notice('O número é %i' % (var1 / var2))
$marcador$;

38/56
PL/Python vs PL/pgSQL:
Tratamento de Exceção
PL/pgSQL:
> DO
$marcador$
DECLARE
var1 INT2 := 21;
var2 INT2 := 0;
BEGIN
RAISE NOTICE 'O número é %', (var1/var2);
EXCEPTION WHEN division_by_zero THEN
RAISE EXCEPTION 'Não dividirás por zero!!!';
END;
$marcador$ LANGUAGE plpgsql;

39/56
Tratamento de Exceção
PL/Python:
> DO
$marcador$
var1 = 21
var2 = 0
try:
plpy.notice('O número é %i' % (var1/var2))
except ZeroDivisionError:
plpy.info('Não dividirás por zero!!!')
$marcador$ LANGUAGE plpython2u;

40/56
PL/Python vs PL/pgSQL: Criação de Função
PL/pgSQL:
> CREATE OR REPLACE FUNCTION fc_hello_world()
RETURNS TEXT AS
$longliverockinroll$
BEGIN
RETURN 'Hello, World!';
END;
$longliverockinroll$ LANGUAGE plpgsql;

41/56
PL/Python vs PL/pgSQL: Criação de Função
PL/Python:
> CREATE OR REPLACE FUNCTION fc_py_hello_world()
RETURNS TEXT AS
$longliverockinroll$
return 'Hello, World!'
$longliverockinroll$ LANGUAGE plpython2u;

42/56
Função com Parâmetro
PL/pgSQL:
> CREATE OR REPLACE FUNCTION fc_teste(preco NUMERIC, qtd SMALLINT)
RETURNS NUMERIC(7, 2) AS $heavymetalneverdie$
DECLARE
total NUMERIC (7, 2) := (preco * qtd);
BEGIN
IF total <= 4999.99 THEN
RAISE NOTICE 'Sem taxação';
ELSIF total <= 9999.99 THEN
RAISE NOTICE 'Taxação em 30%%';
total := total * 1.3;
ELSE
RAISE NOTICE 'Taxação em 80%%';
total := total * 1.8;
END IF;
RETURN round(total, 2);
END; $heavymetalneverdie$ LANGUAGE plpgsql;

43/56
Função com Parâmetro
PL/Python:
> CREATE OR REPLACE FUNCTION fc_py_teste(preco NUMERIC, qtd SMALLINT)
RETURNS NUMERIC(7, 2) AS $heavymetalneverdie$
import decimal
total = decimal.Decimal(preco * qtd)
if total <= 4999.99:
plpy.notice('Sem taxação')
elif total <= 9999.99:
plpy.notice('Taxação em 30%')
total *= decimal.Decimal(1.3)
else:
plpy.notice('Taxação de 80%')
total *= decimal.Decimal(1.8)
return round(total, 2)
$heavymetalneverdie$ LANGUAGE plpython2u;

44/56
PL/Python: Triggers
Para os testes a seguir consideremos a tabela de produtos
(tb_produto) e para os testes temos 2 (duas) regras de negócio:
1) Não podem ser aceitos valores negativos para o campo de
preço (preco);
2) Para produtos não ativos (campo “ativo”) não serão aceitas
modificações a não ser que também seja mudado seu valor
para ativo (true) novamente.
O item 1 poderia ser feito facilmente por uma constraint CHECK,
mas ambos serão via trigger.

45/56
PL/Python: Triggers
Criação de tabela de teste:
> CREATE TABLE tb_produto(
id serial PRIMARY KEY,
nome varchar(50),
descricao TEXT,
ativo boolean DEFAULT true,
preco numeric(7, 2)
);
Comentário de coluna (apenas para fins informativos):
> COMMENT ON COLUMN tb_produto.ativo IS 'Produto ativo ou não';

46/56
PL/Python: Triggers
Criação da função para o gatilho:
> CREATE OR REPLACE FUNCTION fc_tg_py_ckvalues()
RETURNS TRIGGER AS $sabbracadabra$
if TD['event'] == 'INSERT':
from decimal import Decimal
if Decimal(TD['new']['preco']) < 0:
plpy.error('Não é permitido preço com valor negativo!')
if TD['event'] == 'UPDATE':
if not TD['old']['ativo'] and not TD['new']['ativo']:
plpy.error('Produto não ativo!')
$sabbracadabra$ LANGUAGE plpython2u;

47/56
PL/Python: Triggers
Criação do trigger (gatilho):
> CREATE TRIGGER tg_ckvalues
BEFORE INSERT OR UPDATE ON tb_produto
FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE
fc_tg_py_ckvalues();
Populando a tabela e utilizando RETURNING:
> INSERT INTO tb_produto (nome, ativo, preco) VALUES
('foo', 't', 10.00),
('bar', 't', 5.40),
('baz', 'f', 3.00)
RETURNING id, nome;
id | nome
----+------
1 | foo
2 | bar
3 | baz

48/56
PL/Python: Triggers
Provocando um erro com valor inválido (preço negativo):
> INSERT INTO tb_produto (nome, ativo, preco)
VALUES ('spam', 't', -30);
ERROR: plpy.Error: Não é permitido preço com valor negativo!
. . .
Provocando erro com valor inválido (produto não ativo):
> UPDATE tb_produto SET preco = preco * 1.2 WHERE nome = 'baz';
ERROR: plpy.Error: Produto não ativo!
. . .

49/56
PL/Python: Triggers
Teste para um novo INSERT, mas com valor positivo para preco:
> INSERT INTO tb_produto (nome, ativo, preco)
VALUES ('spam', TRUE, 30);
Teste para um novo UPDATE, mas reativando o produto que
estava desativado:
> UPDATE tb_produto
SET (preco, ativo) = (preco * 1.2, TRUE)
WHERE nome = 'baz';

50/56
Variáveis de Triggers: PL/pgSQL → PL/Python
PL/pgSQL PL/Python Tipo Descrição
TG_OP TD['event']
string
Qual tipo de evento disparou o trigger.
Possíveis valores: INSERT, UPDATE,
DELETE, ou TRUNCATE.
TG_WHEN TD['when']
Quando o gatilho (trigger) foi disparado.
Possíveis valores: BEFORE, AFTER, ou
INSTEAD OF.
TG_LEVEL TD['level']
Qual o nível, por linha ou por comando.
Possíveis valores: ROW ou STATEMENT.
NEW TD['new']
record
Variável que contém a nova linha para
INSERT ou UPDATE em nível de linha (ROW
level). É nula para DELETE ou nível
STATEMENT.
OLD TD['old']
Para nível em linha (ROW level), contém a
linha antiga para UPDATE ou DELETE. É nula
para o vível STATEMENT ou para INSERT.
TG_NAME TD['name'] name Nome do gatilho.
Continua →

51/56
TG_TABLE_NAME /
TG_RELNAME
(depreciado)
TD['table_name']
name
Nome da tabela que disparou
o gatilho.
TG_TABLE_SCHEMA
TD['table_schem
a']
Nome do esquema (schema)
da tabela que disparou o gatilho.
TG_RELID TD['relid'] oid
OID da tabela que disparou o
gatilho.
TG_ARGV[] TD['args']
array
De
string
Se o comando CREATE
TRIGGER inclui argumentos
para a função eles estão
disponíveis de TD['args'][0] a
TD['args'][n - 1].
Índices de array inválidos
(menor do que zero ou maior do
que TG_NARGS) resultam em
um valor nulo.
Continua →

52/56
TG_NARGS len(TD['args']) inteiro
A quantidade de argumentos
passados à função do gatilho.
Continua →
Se TD['when'] for BEFORE ou INSTEAD OF e TD['level'] for ROW, você pode retornar None
ou "OK" da função Python para indicar que a linha não foi modificada, "SKIP" para abortar o
evento de se TD['event'] for INSERT ou UPDATE você pode retornar "MODIFY" para indicar
que você modificou nova linha.
Caso contrário o valor de retorno será ignorado.

53/56
Conclusão
Com Python, que é uma linguagem
poderosa, fácil de aprender, fácil de
desenvolver e dar manutenção faz com
que se tenha uma produtividade maior.
Tal produtividade ficou bem clara nas
comparações com PL/pgSQL, de uma
forma mais clara e escrevendo menos
foram feitas as funções procedurais
PL/Python.
Seja utilizando Python como linguagem
procedural ou qualquer outra forma, a
união com PostgreSQL é poderosa e dá
muito mais fluidez e opções para seu
projeto.

54/56
O Elefante precisa de você!
Contribua! :)
http://www.postgresql.org/about/donate/
Doe!

55/56
Save our planet!Save our planet!

56/56
Até a próxima!!! :)
Juliano Atanazio
juliano777@gmail.com
http://www.slideshare.net/spjuliano
https://speakerdeck.com/julianometalsp
https://juliano777.wordpress.com

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