Spezifischer Beispielcode für die Arbeit mit SQLite3 in Python

SQLite3 ist die am einfachsten zu handhabende Datenbank in Python, da es von Anfang an in Python enthalten ist und die Datenbank als Datei gespeichert werden kann.

Notieren Sie sich daher hier den Beispielcode zum Schreiben / Lesen von SQLite3-Daten mit Python.

Basic

import sqlite3

# Angeben der Verbindungs-DB-Datei
conn = sqlite3.connect('example.sqlite3')
conn.row_factory = sqlite3.Row 
c = conn.cursor()

# Ausführung der SQL-Anweisung
sql="create table persons(name, age, job)"
c.execute(sql)

# Änderungen speichern
conn.commit()

# Trennen Sie die Verbindung zur Datenbank
conn.close()

Nach dem Ausführen der SQL-Anweisung müssen Sie "conn.commit ()" ausführen, damit die Änderung wirksam wird.

Tabellenbetrieb

Eine Tabelle erstellen

sql="create table persons(name, age, job)"
c.execute(sql)

Hier erstellen wir als Beispiel eine "Personen" -Tabelle mit drei Spalten: Name, Alter und Job.

Spalte zur Tabelle hinzufügen

sql="alter table persons add column address"
c.execute(sql)

Spalte "Adresse" zur Tabelle "Personen" hinzugefügt

Tabelle löschen

sql="drop table persons"
c.execute(sql)

Der Vorgang des Löschens der Tabelle "Personen"

Tabelle umbenennen

sql="alter table persons rename to workers"
c.execute(sql)

Die Tabelle "Personen" wurde in "Arbeiter" umbenannt.

Daten bearbeiten

Daten hinzufügen (INSERT)

sql="insert into persons values ('Ann', '20','apprentice')"
c.execute(sql)

Datenänderung (UPDATE)

sql="update persons set age=21 where name='Ann'"
c.execute(sql)

Dieser Code ändert das Alter von "name = 'Ann'" in der Tabelle "Personen" in 21.

Daten löschen (LÖSCHEN)

sql="delete from persons where age<20"
c.execute(sql)

Dieser Code löscht Daten mit einem Alter von 20 Jahren oder weniger in der Tabelle "Personen".

Datenabruf

Basic

sql="select * from persons"
c.execute(sql)

Wenn Sie alles herausnehmen möchten, reicht dieser Code aus. Wenn die Datengröße klein ist, ist es möglicherweise einfacher zu verstehen, ob Sie alles aus der Datenbank abrufen und es dann mit Pandas auf der Python-Seite verarbeiten.

Erweitern Sie die abgerufenen Daten in eine Liste

import sqlite3

# Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her
conn = sqlite3.connect('example.sqlite3')
 conn.row_factory = sqlite3.Row # Typ angeben
c = conn.cursor()

# Holen Sie sich den Inhalt der DB
c.execute('select * from persons')
results = c.fetchall()

# Erstellen Sie eine leere Liste zur Erweiterung
persons_list=[]

# Verarbeitung zum Erweitern auf Liste
for r in results:
    persons_list.append(r)

# Trennen Sie die Verbindung zur Datenbank
conn.close()

# Anzeige
display(persons_list)

Zeilendaten werden in "person_list" gespeichert. Beim Herausnehmen

persons_list[0]['name']
 ann

Sie können es auf diese Weise herausnehmen.

Teilweise Extraktion (Spaltenname angegeben)

sql="select name from persons"
c.execute(sql)

Code zum Abrufen nur der Namensspalte

Teilabruf (Bedingungsspezifikation)

sql="select * from persons where age>20"
c.execute(sql)

Extrahieren Sie Zeilen ab 21 Jahren

Geben Sie die Reihenfolge des Datenabrufs an

# In aufsteigender Reihenfolge herausnehmen
sql="select * from persons order by age asc"
c.execute(sql)

# In absteigender Reihenfolge herausnehmen
sql="select * from persons order by age desc"
c.execute(sql)

Referenzseite

[\ [Python3 ] \ [SQLite3 ] Einfache Möglichkeit, Datensätze im Wörterbuchtyp \ (Diktattyp ) \ -Qiita] abzurufen (https://qiita.com/wiwi7373/items/7d47decf85a77454074d) Einführung in SQLite Die erste Datenbank von Python zu SQLite3! \ -Qiita