Exemple de code spécifique pour travailler avec SQLite3 en Python

SQLite3 peut être considérée comme la base de données la plus facile à gérer en Python car elle est incluse dans Python depuis le début et la base de données peut être enregistrée sous forme de fichier.

Par conséquent, ici, notez l'exemple de code pour écrire / lire des données SQLite3 à l'aide de Python.

De base

import sqlite3

# Spécification du fichier DB de connexion
conn = sqlite3.connect('example.sqlite3')
conn.row_factory = sqlite3.Row 
c = conn.cursor()

# Exécution de l'instruction SQL
sql="create table persons(name, age, job)"
c.execute(sql)

# Sauvegarder les modifications
conn.commit()

# Se déconnecter de la base de données
conn.close()

Après avoir exécuté l'instruction SQL, vous devez exécuter "conn.commit ()" pour que la modification prenne effet.

Fonctionnement de la table

Créer une table

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

Ici, à titre d'exemple, nous créons une table "personnes" avec trois colonnes, nom, âge et travail.

Ajouter une colonne à la table

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

Ajout de la colonne "adresse" à la table "personnes"

Supprimer la table

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

Le processus de suppression de la table "personnes"

Renommer la table

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

Table "personnes" renommée en "travailleurs"

Manipuler des données

Ajouter des données (INSÉRER)

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

Changement de données (UPDATE)

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

Ce code change l'âge de "name = 'Ann'" dans le tableau "persons" à 21.

Suprimmer les données

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

Ce code supprime les données âgées de 20 ans ou moins dans le tableau «personnes».

Récupération de données

De base

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

Si vous voulez tout retirer, ce code suffit. Si la taille des données est petite, il peut être plus facile de comprendre si vous récupérez tout de la base de données et que vous les traitez ensuite avec Pandas du côté Python.

Développez les données récupérées dans une liste

import sqlite3

# Connectez-vous à DB
conn = sqlite3.connect('example.sqlite3')
 conn.row_factory = sqlite3.Row #Specify type
c = conn.cursor()

# Obtenez le contenu de DB
c.execute('select * from persons')
results = c.fetchall()

# Créer une liste vide pour l'expansion
persons_list=[]

# Traitement pour agrandir la liste
for r in results:
    persons_list.append(r)

# Se déconnecter de la base de données
conn.close()

# afficher
display(persons_list)

Les données de ligne sont stockées dans "liste_personnes". Lors du retrait

persons_list[0]['name']
 ann

Vous pouvez le retirer de cette manière.

Extraction partielle (nom de colonne spécifié)

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

Code pour récupérer uniquement la colonne de nom

Récupération partielle (spécification de condition)

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

Extraire les lignes avec 21 ans ou plus

Spécifiez l'ordre de récupération des données

# Sortez par ordre croissant
sql="select * from persons order by age asc"
c.execute(sql)

# Sortez par ordre décroissant
sql="select * from persons order by age desc"
c.execute(sql)

Page de référence

[\ [Python3 ] \ SQLite3 ] Un moyen simple d'obtenir des enregistrements dans le type de dictionnaire \ (type de dict ) \ -Qiita Introduction à SQLite La première base de données de Python à SQLite3! \ -Qiita