Python数据库操作中的SQLite技巧

Python数据库操作中的SQLite技巧
SQLite是一种轻型的数据库管理系统，它是基于C语言实现的，并占用了很少的计算机资源。

在Python中，SQLite可以通过Python 自带的sqlite3模块来操作，这使得Python成为使用SQLite的绝佳工具。

在本篇论文中，我们将探讨一些Python操作SQLite的技巧。

一、连接SQLite及基本数据类型
SQLite通过sqlite3模块在Python中的使用需要先生成数据库连接。

通常的写法为：
```
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
```
在这个例子中，我们连接了一个名为“test.db”的SQLite数据库。

如果这个数据库不存在，那么Python会自动创建它，否则Python 就会打开它，并连通到这个数据库之中。

生成连接之后，我们便可以通过SQLite支持的数据类型进行操作。

SQLite支持的数据类型包括：
1. NULL：SQLite中的NULL表示空值。

2. INTEGER： SQLite中的整型数据类型，其中，integer可以使
用4 、 6 、 8.
3. REAL： SQLite中的实数数据类型。

4. TEXT： SQLite中的字符串数据类型。

5. BLOB： SQLite中的二进制数据类型。

在操作SQLite时，我们需要注意的是，SQLite是基于文件的，因此操作之前，需要确保数据表存在，否则Python会抛出一个错误。

二、创建、插入、查询数据表
1.创建数据表
Python允许我们通过SQL语句在SQLite中创建数据表，例子如下：```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
print("Opened database successfully")
conn.execute('''CREATE TABLE COMPANY
(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(50),
SALARY REAL);''')
print("Table created successfully")
conn.close()
```
在这个例子中，我们创建了一个名为COMPANY的数据表，其中包含ID、NAME、AGE、ADDRESS、SALARY五个列，ID为主键，且是一个自动增长的列。

值得注意的是，诸如AUTOINCREMENT等SQLite特有的数据类型在Python中的使用也是完全兼容的，如下面这个例子所示：```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
print("Opened database successfully")
conn.execute('''CREATE TABLE COMPANY
(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
NAME TEXT NOT NULL,
AGE INT NOT NULL,
ADDRESS CHAR(50),
SALARY REAL DEFAULT 0);''')
print("Table created successfully")
conn.close()
在这个例子中，我们将SALARY的默认值设为了0。

2.插入数据
插入数据也是SQLite基础操作，如下展示的例子中，我们插入了一行数据：
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
print("Opened database successfully")
conn.execute("INSERT INTO COMPANY
(ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )")
mit()
print("Records created successfully")
conn.close()
在这个例子中，我们向COMPANY表中插入了一行数据，这行数据的ID为1、姓名为Paul、年龄为32、地址为California、薪水为20000美元。

3.查询数据
获得SQLite数据表中的数据也很容易。

我们通过使用SELECT语句，通过UPDATE或DELETE语句来进行更新或删除数据。

下面的例子展示了如何查询数据：
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
print("Opened database successfully")
cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
for row in cursor:
print("ID = ", row[0])
print("NAME = ", row[1])
print("ADDRESS = ", row[2])
print("SALARY = ", row[3], "\n")
print("Operation done successfully")
conn.close()
```
我们将在COMPANY表中查询所有信息并打印出来，结果会如下所示：
```
ID = 1
NAME = Paul
ADDRESS = California
SALARY = 20000.0
```
三、Python生成数据表
我们也可以使用Python相关模块来生成数据表，这其实就意味着可以像通过SQL语句一样通过代码来完成表的创建。

Python中最常用的库是pandas、numpy，其中pandas包包括了对于数据库操作的封装，能够将DataFrame转为数据库的数据表，如下所示：
```python
import pandas as pd
import sqlite3
data_frame = pd.read_csv('data.csv')
dbs = sqlite3.connect('test.db')
data_frame.to_sql('name',dbs)
dbs.close()
```
这个例子中，我们通过读取数据文件（data.csv），并使用pandas来生成DataFrame，然后通过to_sql函数，将DataFrame存为SQLite数据库中的一个名为name的数据表。

四、批量插入数据
在生产环境下，往往会有大量数据进行批量插入的需求，我们有几种方法可以应对。

第一种方法，我们可以通过for循环插入，如下所示：
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
cur = conn.cursor()
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS person")
cur.execute("CREATE TABLE person(id INT, name TEXT)")
data = [(1, 'John'), (2, 'David'), (3, 'Mary'), (4,
'Joseph')]
for d in data:
cur.execute("INSERT INTO person VALUES (?, ?)", d)
mit()
print("Records created successfully")
conn.close()
```
这个例子中，我们使用for循环插入了四条数据，即使有很多条数据，我们也几乎可以使用相同的代码完成。

另一种方法是，使用executemany()函数，例如：
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
cur = conn.cursor()
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS person")
cur.execute("CREATE TABLE person(id INT, name TEXT)")
data = [(1, 'John'), (2, 'David'), (3, 'Mary'), (4,
'Joseph')]
cur.executemany("INSERT INTO person VALUES (?, ?)", data) mit()
print("Records created successfully")
conn.close()
```
使用executemany函数可以很方便的将多个元组批量插入到数据库。

总结：
在本篇论文中，我们介绍了一些Python数据库操作中的SQLite
技巧，包括连接SQLite、基本的数据类型、创建、插入和查询数据表。

我们还介绍了Python生成数据表、批量插入数据的技巧，这些技
巧都是在生产环境中非常实用的。

虽然本篇论文只是对SQLite的操作提供了最基本的入门知识，但是这些知识已经足以让你开始在Python中使用SQLite进行数据库操作了。

感谢您的阅读，希望这篇论文对您有所帮助！。