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Python中內置資料庫!SQLite使用指南! ?

2022-12-03 07:04:12 後端開發

?? 作者:韓信子@ShowMeAI
?? Python3?技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/56
?? 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/390
?? 宣告:著作權所有,轉載請聯系平臺與作者并注明出處
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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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