使用Python提高工作效率之SQLite

SQLite的数据库就是一个文件,并且Python内置了SQLite3,所以不需要安装任何东西就可以直接使用。在日常的脚本程序中不一定会用到像MySQL这样的数据库,经常会遇到一个简单的功能但是又需要关系型数据库的一些功能,SQLite足够小巧,而且是以文件的形式进行存放,方便脚本和文件同时跨平台拷贝后能够保留上一个平台的数据。

SQLite的使用方式同MySQL类似,都是需要得到一个连接对象Connection,然后通过Connection对象取到Cursor操作游标后就可以用游标的execute方法操作数据库了。和MySQL一样,在对数据库进行增删改的时候需要提交事务,如果操作成功通过cursor.rowcount会返回操作成功的条数。

快速开始

由于SQLite比MySQL的操作更加简单,基本都是SQL操作,这里就不需要具体分析了。
直接贴代码,需要时可回这里看一眼:

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import sqlite3

# 连接到数据库,如果文件不存在会自动在当前目录创建
conn = sqlite3.connect('sample.db')

# 获取到操作游标
cursor = conn.cursor()

# 通过操作游标执行SQL语句
try:
cursor.execute('create table score_table(id int (20) primary key , name varchar(255), score int(3))')
except sqlite3.Error as err:
print(err)

# 插入数据
users = [
(1, "蓝士钦", 96),
(2, "李小龙", 100),
(3, "阿里", 98),
(4, "小李", 80),
(5, "王大锤", 60),
]
for user in users:
try:
cursor.execute("insert into score_table(`id`,`name`,`score`) values (?,?,?)", user)
if cursor.rowcount > 1:
print("插入成功!")
except sqlite3.Error as err:
print(err)

# 删除数据
delete_param = ("蓝士钦", 80)
cursor.execute("delete from score_table where `name` = ? or score = ?", delete_param)

# 修改数据
cursor.execute("update score_table set `name` = ? where `name` = ?", ("小李", "大李"))

# 查询数据 查询分数在 50 到 98 之间的人的名字, 分数从低到高进行排序
cursor.execute("select `name` from score_table where score between ? and ? order by score asc ", (50, 98))

# 输出查询结果
print(cursor.fetchall())

# 关闭操作游标
cursor.close()

# 提交连接事务
conn.commit()

# 关闭连接
conn.close()

SQLite属于嵌入式数据库,非常小巧,在各种便捷式移动设备上有着大量的应用。虽然SQLite也属于关系型数据库,但是为了便捷小巧所以一些关系型功能不如专业的关系型数据库,比如不支持主键自增等。具体差异和更多SQLite知识可查阅SQLite官网:https://www.sqlite.org/index.html

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