写在之前
SQLite 是一个小型的关系型数据库,它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库,不管是 MySQL 还是 MongoDB,都需要我们安装。安装之后,然后运行起来,其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。
SQLite 与前面所说的两个数据库不同。首先Python 已经将相应的驱动模块作为了标准库的一部分,只要是你安装了 Python,就可以使用;再者它可以类似于操作文件那样来操作 SQLite 数据库文件。还有一点,SQLite 源代码不受版权限制。
建立连接
SQLite 也是一个关系型数据库,所以 SQL 可以直接在里面使用。由于 SQLite 的驱动已经在 Python 里面了,所以只要引用就可以直接使用,由于我们之前已经讲过 MySQL 了,所以对于本次内容理解起来就容易多了。
> import sqlite3 > conn = sqlite3.connect('lite.db')
由上面的代码我们得到了连接对象,是不是觉得比 MySQL 连接要简单很多呢?在 sqlite3.connect('lite.db') 中,如果已经有了那个数据库,就直接连接它,如果没有的话,就会自动建一个。需要注意的是,这里的路径是可以随意指定的。
下面的代码显示的是连接对象的属性和方法:
> dir(conn) ['DataError', 'DatabaseError', 'Error', 'IntegrityError', 'InterfaceError', 'InternalError', 'NotSupportedError', 'OperationalError', 'ProgrammingError', 'Warning', '__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'commit', 'create_aggregate', 'create_collation', 'create_function', 'cursor', 'execute', 'executemany', 'executescript', 'in_transaction', 'interrupt', 'isolation_level', 'iterdump', 'rollback', 'row_factory', 'set_authorizer', 'set_progress_handler', 'set_trace_callback', 'text_factory', 'total_changes']
建立游标
这一步其实跟 MySQL 也很类似,连接了数据库之后,要建立游标对象:
> cur = conn.cursor()
接下来就是对数据库内容的操作,都是用游标对象方法来实现:
> dir(cur) ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'arraysize', 'close', 'connection', 'description', 'execute', 'executemany', 'executescript', 'fetchall', 'fetchmany', 'fetchone', 'lastrowid', 'row_factory', 'rowcount', 'setinputsizes', 'setoutputsize']
我们在里面看到了一系列我们熟悉的名称:close()、execute()、fetchall() 等。
1.创建数据库表
面对 SQLite 数据库,我们之前熟悉的 SQL 指令都可以用:
> create_table = "create table books (title,author,language)" > cur.execute(create_table) <sqlite3.Cursor object at 0x104f296c0>
这样就在数据库 lite.db 中建立了一个表 books。对这个表可以增加数据:
> cur.execute('insert into books values("python basic","rocky","python")') <sqlite3.Cursor object at 0x104f296c0>
为了保证数据能够保存,还要进行如下操作:
> conn.commit() > cur.close() > conn.close()
以上,在刚才建立的数据库中已经有了一个表 books,表中已经有了一条记录。
2.查询
保存以后我们来查询一下:
> conn = sqlite3.connect('lite.db') > cur = conn.cursor() > cur.execute('select * from books') <sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0> > cur.fetchall() [('python basic', 'rocky', 'python')]
3.批量插入
我们来给 books 表中多增加一些内容,以便于我们进行其它的操作:
> books = [("first book","first","c"),("second book","second","c++"),("third book","third","java")]
这次我们来一个批量插入:
> cur.executemany('insert into books values ("htmlcode">> rows = cur.execute('select * from books') > for row in rows: ... print(row) ... ('python basic', 'rocky', 'python') ('first book', 'first', 'c') ('second book', 'second', 'c++') ('third book', 'third', 'java')4.更新
正如我们前面所说的,在 cur.execute() 中,可以写 SQL 语句来操作数据库:
> cur.execute("update books set title='physics' where author='first'") <sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0> > conn.commit()接下来我们按照条件查询来看一看:
> cur.execute("select * from books where author='first'") <sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0> > cur.fetchall() [('physics', 'first', 'c')]5.删除
删除也是操作数据库必须的动作:
> cur.execute("select * from books") <sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0> > cur.fetchall() [('python basic', 'rocky', 'python'), ('physics', 'first', 'c'), ('third book', 'third', 'java')]最后不要忘记在完成对数据库的操作以后,一定记得给人家「关上门」:
> cur.close() > conn.close()写在之后
基本的知识差不多就是这些,当然肯定不局限于此。在实际的编程中我们肯定会遇到很多的问题,大家记得要多多去查阅官方文档,学会解决问题。
至此,Python 操作数据这一部分就结束了,其实不光是这一个章节的结束,我计划里面的整个「零基础入门学习 Python」这个系列也到此结束了,后续随着我碰到的知识的增加,还会再给大家更新关于 Python 方面的东西,让我们一起加油。
如果你觉得本篇文章对你有所帮助的话,欢迎点赞 + 关注,期待和你的交流。
The end。
以上就是Python 如何操作 SQLite 数据库的详细内容,更多关于python操作 SQLite 数据库的资料请关注其它相关文章!
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