Python 操作 SQLite
itomcoil 2025-01-03 16:31 24 浏览
1 简介
SQLite 是一种轻型嵌入式关系型数据库,它包含在一个相对小的 C 库中。SQLite 占用资源低,处理速度快,它支持 Windows、Linux、Unix 等多种主流操作系统,支持 Python、Java、C# 等多种语言,目前的版本已经发展到了 SQLite3。
SQLite 是一个进程内的库,它实现了自给自足、无服务器、无需配置、支持事务。Python 可以通过 sqlite3 模块与 SQLite3 集成,Python 2.5.x 以上版本内置了 sqlite3 模块,因此,我们在 Python 中可以直接使用 SQLite。
2 SQLite 数据类型
在介绍使用之前,我们先了解下 SQLite 数据类型。SQLite 采用动态数据类型,也就是说数据的类型取决于数据本身。
2.1 存储类型
存储类型就是数据保存成文件后的表现形式,存储类型有 5 种,如下所示:
类型 | 描述 |
NULL | 空值 |
INTEGER | 有符号的整数类型 |
REAL | 浮点数类型 |
TEXT | 字符串,使用数据库编码(UTF-8、UTF-16BE 或 UTF-16LE)存储 |
BLOB | 二进制表示 |
2.2 亲和类型
亲和类型简单来说就是数据表列的数据对应存储类型的倾向性,当数据插入时,字段的数据将会优先采用亲缘类型作为值的存储方式,同样有 5 种,如下所示:
类型 | 描述 |
NONE | 不做任何转换,直接以该数据所属的数据类型进行存储 |
NUMERIC | 该列可以包含使用所有五个存储类型的值 |
INTEGER | 类似于 NUMERIC,区别是在执行 CAST 表达式时 |
TEXT | 该列使用存储类型 NULL、TEXT 或 BLOB 存储数据 |
REAL | 类似于 NUMERIC,区别是它会强制把整数值转换为浮点类型 |
2.3 声明类型
声明类型也就是我们写 SQL 时字段定义的类型,我们看一下常用的声明类型与亲和类型的对应关系。
声明类型 | 亲和类型 |
INT/INTEGER/TINYINT/BIGINT | INTEGER |
VARCHAR/TEXT/CLOB | TEXT |
BLOB | NONE |
DOUBLE/FLOAT | REAL |
DECIMAL/BOOLEAN/DATE/DATETIME | NUMERIC |
3 SQLite 常用函数
SQLite 提供了一些内置函数,也就是我们可以直接使用的函数,下面来看一下。
函数 | 描述 |
COUNT | 计算一个数据库表中的行数 |
MAX | 某列的最大值 |
MIN | 某列的最小值 |
AVG | 某列的平均值 |
SUM | 某列的和 |
RANDOM | 返回一个介于 -9223372036854775808 和 +9223372036854775807 之间的随机整数 |
ABS | 返回数值参数的绝对值 |
UPPER | 把字符串转换为大写字母 |
LOWER | 把字符串转换为小写字母 |
LENGTH | 返回字符串的长度 |
sqlite_version | 返回 SQLite 库的版本 |
使用示例如下所示:
SELECT COUNT(*) FROM table;
SELECT MAX/MIN/AVG/SUM/ABS/UPPER/LOWER/LENGTH(col) FROM table;
SELECT random() AS Random;
SELECT sqlite_version() AS 'SQLite Version';
4 基本使用
4.1 连接数据库
# 导入模块
import sqlite3
# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
如果数据库不存在,则会自动被创建。
4.2 游标
连接数据库后,我们需要使用游标进行相应 SQL 操作,游标创建如下所示:
# 创建游标
cs = conn.cursor()
4.3 创建表
我们在 test.db 库中新建一张表 student,如下所示:
# 创建表
cs.execute('''CREATE TABLE student
(id varchar(20) PRIMARY KEY,
name varchar(20));''')
# 关闭 Cursor
cs.close()
# 提交当前事务
conn.commit()
# 关闭连接
conn.close()
表创建好后,我们可以使用图形化工具 SQLiteStudio 直观的查看一下,官方下载地址: https://sqlitestudio.pl/index.rvt?act=download,打开如图所示:
以 Windows 系统为例,选择免安装版 portable 进行下载,下载好后解压文件,直接运行文件夹中的 SQLiteStudio.exe 即可,打开后如图所示:
我们先点击上方工具栏上的 Database 按钮,然后选 Add a database,如图所示:
接着点击文件下方右侧的绿色加号按钮或文件夹按钮,选择数据库文件,比如我们选择 test.db 文件,选好了后点击测试连接,如果能够正常连接,我们就点击 OK 按钮添加数据库。
添加完数据库后,再点击 SQLiteStudio 主界面上方工具栏中 View 按钮,接着选数据库,结果如图所示:
接着双击 test 库,结果如图所示:
此时已经看到 student 表了,双击 student 表,我们还可以查看表的更多信息,如图所示:
4.4 新增
我们向 student 表中插入两条数据,如下所示:
cs.execute("INSERT INTO student (id, name) VALUES ('1', 'Jhon')")
cs.execute("INSERT INTO student (id, name) VALUES ('2', 'Alan')")
cs.execute("INSERT INTO student (id, name) VALUES ('3', 'Bob')")
cs.close()
conn.commit()
conn.close()
执行完后,到 SQLiteStudio 中看一下,如图所示:
我们看到数据已经进来了。
4.5 查询
前面我们是通过 SQLiteStudio 查看数据的,现在我们通过 SQL 查看一下,如下所示:
# 导入模块
import sqlite3
# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建游标
cs = conn.cursor()
# 查询数据
cs.execute("SELECT id, name FROM student")
# 获取查询结果集中的下一行
print('fetchone-->', cs.fetchone())
# 获取查询结果集中的下一行组
print('fetchmany-->', cs.fetchmany())
# 获取查询结果集中所有(剩余)的行
print('fetchall-->', cs.fetchall())
cs.close()
conn.close()
输出结果:
fetchone--> ('1', 'Jhon')
fetchmany--> [('2', 'Alan')]
fetchall--> [('3', 'Bob')]
4.6 更新
我们修改 id 为 1 这条数据的 name 值,如下所示:
# 导入模块
import sqlite3
# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建游标
cs = conn.cursor()
# 修改数据
cs.execute("SELECT id, name FROM student WHERE id = '1'")
print('修改前-->', cs.fetchall())
cs.execute("UPDATE student set name = 'Nicolas' WHERE id = '1'")
cs.execute("SELECT id, name FROM student WHERE id = '1'")
print('修改后-->', cs.fetchall())
conn.commit()
cs.close()
conn.close()
输出结果:
修改前--> [('1', 'Jhon')]
修改后--> [('1', 'Nicolas')]
4.7 删除
我们删除 id 为 1 这条数据,如下所示:
# 导入模块
import sqlite3
# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建游标
cs = conn.cursor()
# 删除
cs.execute("SELECT id, name FROM student")
print('删除前-->', cs.fetchall())
cs.execute("DELETE FROM student WHERE id = '1'")
cs.execute("SELECT id, name FROM student")
print('删除后-->', cs.fetchall())
conn.commit()
cs.close()
conn.close()
输出结果:
删除前--> [('2', 'Alan'), ('1', 'Jhon')]
删除后--> [('2', 'Alan')]
这里我们只介绍了增删改查基本操作,SQLite 的 SQL 操作与我们常用的 MySQL 等数据库基本类似。
总结
本文介绍了 SQLite 及通过 Python 操作 SQLite,对 Python 工程师使用 SQLite 提供了基本支撑。
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