
?? 作者:韓信子@ShowMeAI
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Python 是一個廣泛使用的編程語言,在各個領域都能發揮很大的作用,而且安裝 Python 環境的同時,我們也安裝了很多其他出色的工具,其中當然少不了資料庫,
Python 內置了 SQLite3,在 Python 中使用 SQLite,不需要安裝任何東西,可以直接使用,我們只需要匯入內置 Python 庫sqlite3就可以開始使用這個資料庫啦!
在本篇內容中,ShowMeAI將帶大家一起來了解,如何基于 Python 環境連接到資料庫、創建表、插入資料,查詢資料,以及與 Pandas 工具庫搭配使用,

對于 SQL 更詳盡的內容,歡迎大家查閱ShowMeAI制作的速查表:
?? 編程語言速查表 | SQL 速查表
?? 連接資料庫
要使用資料庫,我們需要先連接資料庫,在 Python 中很簡單,我們只需匯入sqlite3工具庫并使用.connect函式,函式的引數是資料庫名稱,在本例中為students.db,
# 匯入工具庫
import sqlite3
# 建立連接
conn = sqlite3.connect('students.db')
我們第1次運行上面代碼的話,會在作業目錄中創建一個名為“students.db”的新檔案,

?? 創建表
接下來我們可以在連接的資料庫中創建一個表,并將資料插入其中,
在創建表之前,我們需要創建一個游標 cursor(用于建立連接以執行 SQL 查詢的物件),我們將使用它來創建表、插入資料等,具體的操作如下代碼:
c = conn.cursor()
完成游標創建后,我們可以使用 .execute方法執行SQL陳述句,在我們的資料庫中創建一個新表,在引號內,我們撰寫了建表 SQL 陳述句,使用CREATE TABLE陳述句:
c.execute("""CREATE TABLE students (
name TEXT,
age INTEGER,
height REAL
)""")
我們在創建表的欄位時,需要定義資料型別,SQLite 只有 5 種資料型別:
Null:缺失值INTEGER:沒有小數點的數字(例如,1、2、3、4)REAL:帶小數點的數字(例如,6.2、7.6、11.2)TEXT:任何字符資料Blob:二進制資料的集合,作為值存盤在資料庫中,它允許我們在資料庫中存盤檔案、影像和其他多媒體檔案,
我們要提交上述陳述句,并關閉連接,截止目前的完整代碼如下:
# 匯入工具庫
import sqlite3
# 創建連接
conn = sqlite3.connect('students.db')
# 游標
c = conn.cursor()
# 建表陳述句
c.execute("""CREATE TABLE students (
name TEXT,
age INTEGER,
height REAL
)""")
# 執行
conn.commit()
# 關閉連接
conn.close()
?? 插入資料
我們可以使用.execute執行INSERT INTO陳述句在“students”表中插入一行資料,下面是添加一個20 歲,身高 1.9 米的學生mark的代碼:
c.execute("INSERT INTO students VALUES ('mark', 20, 1.9)")
我們也可以一次插入多行,換成.executemany方法即可,不過注意一下,我們在INSERT陳述句中會使用?作為占位符,代碼如下所示:
all_students = [
('john', 21, 1.8),
('david', 35, 1.7),
('michael', 19, 1.83),
]
c.executemany("INSERT INTO students VALUES (?, ?, ?)", all_students)
?? 查詢資料
我們可以使用SELECT陳述句查看我們的資料,注意一下如果要獲取資料并輸出,需要執行.fetchall方法:
c.execute("SELECT * FROM students")
print(c.fetchall())
列印的輸出如下:
[(‘mark’, 20, 1.9), (‘john’, 21, 1.8), (‘david’, 35, 1.7), (‘michael’, 19, 1.83)]
當然,大家其實可以配合一些在線工具來完成資料的直觀查詢,例如 ??SQLiteViewer,我們只需拖動前面 Python 代碼生成的 .db 資料庫檔案進去,即可查看其內容,

截止目前為止的所有代碼如下
# 匯入工具庫
import sqlite3
# 創建連接
conn = sqlite3.connect('students.db')
# 游標
c = conn.cursor()
# 建表陳述句
c.execute("""CREATE TABLE students (
name TEXT,
age INTEGER,
height REAL
)""")
# 插入單條資料
c.execute("INSERT INTO students VALUES ('mark', 20, 1.9)")
# 插入多條資料
all_students = [
('john', 21, 1.8),
('david', 35, 1.7),
('michael', 19, 1.83),
]
c.executemany("INSERT INTO students VALUES (?, ?, ?)", all_students)
# 查詢資料
c.execute("SELECT * FROM students")
print(c.fetchall())
# 執行
conn.commit()
# 關閉連接
conn.close()
其實大家在SQL中的更高級的復雜查詢,都可以通過上述方式進行查詢和互動
?? SQLite 配合 Pandas 應用
SQLite 可以與 Pandas 中的Dataframe搭配使用,
例如,我們有一個名為??population_total.csv的 csv 檔案,大家可以通過 ShowMeAI 的百度網盤地址下載,
?? 實戰資料集下載(百度網盤):公?眾?號『ShowMeAI研究中心』回復『實戰』,或者點擊 這里 獲取本文 [61]Python內置資料庫SQLite使用指南 『SQLite示例資料集』
? ShowMeAI官方GitHub:https://github.com/ShowMeAI-Hub
我們可以方便地使用 Pandas 讀取它:
import pandas as pd
df = pd.read_csv("population_total.csv")
Dataframe 內容如下所示:
>>> df country year population0 China 2020.0 1.439324e+09
1 China 2019.0 1.433784e+09
2 China 2018.0 1.427648e+09
3 China 2017.0 1.421022e+09
4 China 2016.0 1.414049e+09
... ... ... ...
4180 United States 1965.0 1.997337e+08
4181 United States 1960.0 1.867206e+08
4182 United States 1955.0 1.716853e+08
4183 India 1960.0 4.505477e+08
4184 India 1955.0 4.098806e+08
我們可以把 pandas Dataframe 形態的資料一次性匯入 SQLite 資料庫中,這里我們需要借助 sqlalchemy 工具庫(可以通過pip install sqlalchemy輕松安裝)
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite://', echo=False)
下面我們就可以輕松把資料匯入資料庫并創建 population 表:
df.to_sql("population", con=engine)
查詢資料表的陳述句如下:
engine.execute("SELECT * FROM population").fetchall()
如果你想創建表的同時生成一個 sqlite 檔案(前面的操作,生成的是記憶體資料庫),可以如下方式操作,(我們創建了一個mydb.db檔案作為資料庫的物體檔案),
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("sqlite:///mydb.db")
df.to_sql("population", engine)
這個mydb.db就和前面的使用方式一樣啦,我們也可以使用 SQLite 查看器查看資料內容,

?? 總結
以上就是ShowMeAI帶大家簡單了解python的內置資料庫SQLite的使用方法,我們可以很方便地完成建表、插入資料、查詢資料,也可以配合pandas進行靈活使用,大家快快用起來吧!
參考資料
- ?? 編程語言速查表 | SQL 速查表:https://www.showmeai.tech/article-detail/99
- ??SQLiteViewer:https://inloop.github.io/sqlite-viewer/
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