Python3操作SQLite数据库#
SQLite
SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的,而且已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl、C#、PHP、Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲,它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至2019年已经有19个年头,SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。[摘自SQLite百度百科]
功能特性#
ACID事务
零配置 – 无需安装和管理配置
支持数据库大小至2TB
比一些流行的数据库在大部分普通数据库操作要快
独立: 没有额外依赖
支持多种开发语言,C, C++, PHP, Perl, Java, C#,Python, Ruby等
数据类型#
Typelessness(无类型)
支持常用的数据库类型
使用Python3操作SQLite#
python2.5以后的安装包已经自带SQLite3的软件包了,所以直接导入使用即可。
Copyimport sqlite3
第一步:连接数据库(如果数据库不存在就会创建新的数据库)#
# 可以指定创建数据库的路径,比如可以写成sqlite3.connect(r"E:\DEMO.db")con = sqlite3.connect("DEMO.db")
第二步:创建游标#
Copycur = con.cursor()
第三步:CURD操作#
(一) 创建表#
sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test(id INTEGER PRIMARY KEY,name TEXT,age INTEGER)"cur.execute(sql)
创建完数据库和表后的结构示意图:
(二) 添加数据(需要提交)#
# ①:添加单条数据data = "1,'Desire',5"cur.execute('INSERT INTO test VALUES (%s)' % data)# ②:添加单条数据cur.execute("INSERT INTO test values(?,?,?)", (6, "zgq", 20))# ③:添加多条数据cur.executemany('INSERT INTO test VALUES (?,?,?)', [(3, 'name3', 19), (4, 'name4', 26)])
操作后的数据库如下图:
(三) 更新数据(需要提交)#
# 方式一cur.execute("UPDATE test SET name=? WHERE id=?", ("nihao", 1))# 方式二cur.execute("UPDATE test SET name='haha' WHERE id=3")
操作后的数据库如下图:
(四) 删除数据(需要提交)#
# 方式一cur.execute("DELETE FROM test WHERE id=?", (1,))# 方式二cur.execute("DELETE FROM test WHERE id=3")
操作后的数据库如下图:
(五) 查询数据#
数据库中的数据如下:
1、查询所有数据
cur.execute("select * from Test")print(cur.fetchall())
结果如下:
2、查询第一条数据
cur.execute("select * from Test")print(cur.fetchone())
结果如下:
3、查询多条数据
print(cur.fetchmany(3))
结果如下:
第四步:事务的提交和回滚#
提交
con.commit()
回滚
con.rollback()
第五步:断开会话连接,释放资源#
# 关闭游标cur.close()# 断开数据库连接con.close()
关于SQLite数据类型的Typelessness(无类型)#
创建一个无类型的表(创建表的SQL语句字段不加类型即可)#
sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS user(clo_1,clo_2,clo_3)"cur.execute(sql)
创建成功后的结构:
添加数据的时候就可以添加任意类型的数据(没有限制)#
Copysql = 'INSERT INTO user VALUES (?,?,?)'data = [(9, 'name3', 19), ('name4', 26, "nihao"), ('nihao', 3, 2.89)]cur.executemany(sql, data)con.commit()
添加成功后的表内容:
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*以上便是SQLite在Python中简单的操作,查看表结构可以用Navicat for SQLite可视化工具