Python标准库14 数据库 (sqlite3) 光环大数据Python培训

合集下载

光环大数据Python培训教你python操作mysql数据库

光环大数据Python培训教你python操作mysql数据库光环大数据Python培训了解到， Python标准数据库接口为PythonDB-API，PythonDB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。

Python数据库接口支持非常多的数据库，你可以选择适合你项目的数据库：GadFlymSQLMySQLPostgreSQLMicrosoftSQLServer2000InformixInterbaseOracleSybase你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。

不同的数据库你需要下载不同的DBAPI模块，例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据，你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。

DB-API是一个规范.它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式,以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口。

Python的DB-API，为大多数的数据库实现了接口，使用它连接各数据库后，就可以用相同的方式操作各数据库。

PythonDB-API使用流程：引入API模块。

获取与数据库的连接。

执行SQL语句和存储过程。

关闭数据库连接。

什么是MySQLdb?MySQLdb是用于Python链接Mysql数据库的接口，它实现了Python数据库API规范V2.0，基于MySQLCAPI上建立的。

如何安装MySQLdb?为了用DB-API编写MySQL脚本，必须确保已经安装了MySQL。

复制以下代码，并执行：#!/usr/bin/pythonimportMySQLdb如果执行后的输出结果如下所示，意味着你没有安装MySQLdb模块：Traceback(mostrecentcalllast):File"test.py",line3,in<module>importMySQLdbImportError:NomodulenamedMySQLdb安装MySQLdb，请访问/projects/mysql-python，从这里可选择适合您的平台的安装包，分为预编译的二进制文件和源代码安装包。

python使用mysql数据库_光环大数据Python培训

python使用mysql数据库_光环大数据Python培训一，安装mysql如果是windows 用户，mysql 的安装非常简单，直接下载安装文件，双击安装文件一步一步进行操作即可。

（喜欢动手的同学可以下载zip格式的mysql 安装–教程传送门）Linux 下的安装可能会更加简单，除了下载安装包进行安装外，一般的linux 仓库中都会有mysql ，我们只需要通过一个命令就可以下载安装：Ubuntu/deepin>>sudo apt-get install mysql-server>>Sudo apt-get install mysql-clientcentOS/redhat>>yum install mysql对于有些linux仓库没有mysql，>>dnf install mysql 可能安装的是mariadb。

可以查阅资料进行安装，尽管依赖比较多，但是也是锻炼动手能力的不二选择。

二，安装MySQL-python要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动，它是python 操作mysql必不可少的模块。

下载地址：https:///pypi/MySQL-python/下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。

进入MySQL-python-1.2.5目录:>>python setup.py install三，测试测试非常简单，检查MySQLdb 模块是否可以正常导入。

fnngj@fnngj-H24X:~/pyse$ python Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:56) [GCC 4.7.3] on linux2Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import MySQLdb没有报错提示MySQLdb模块找不到，说明安装OK ，下面开始使用python 操作数据库之前，我们有必要来回顾一下mysql的基本操作：四，mysql 的基本操作$ mysql -u root -p （有密码时）$ mysql -u root （无密码时）mysql> show databases; // 查看当前所有的数据库+--------------------+| Database |+--------------------+|information_schema || csvt || csvt04 || mysql || performance_schema || test |+--------------------+6rows in set (0.18 sec)mysql> use test; //作用与test数据库Database changedmysql> show tables; //查看test库下面的表Empty set (0.00 sec)//创建user表，name 和password 两个字段mysql> CREATE TABLE user (nameVARCHAR(20),password VARCHAR(20)); Query OK, 0 rows affected (0.27sec)//向user表内插入若干条数据mysql> insert into uservalues('Tom','1321');Query OK, 1 row affected (0.05 sec)mysql> insertinto user values('Alen','7875');Query OK, 1 row affected (0.08 sec)mysql>insert into user values('Jack','7455');Query OK, 1 row affected (0.04sec)//查看user表的数据mysql> select * from user;+------+----------+|name | password |+------+----------+| Tom | 1321 || Alen | 7875|| Jack | 7455 |+------+----------+3 rows in set (0.01 sec)//删除name 等于Jack的数据mysql> delete from user where name = 'Jack';QueryOK, 1 rows affected (0.06 sec)//修改name等于Alen 的password 为1111mysql> update user set password='1111' where name = 'Alen';Query OK,1 row affected (0.05 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0//查看表内容mysql> select * from user;+--------+----------+| name |password |+--------+----------+| Tom | 1321 || Alen | 1111|+--------+----------+3 rows in set (0.00 sec)五，python 操作mysql数据库基础#coding=utf-8import MySQLdbconn=MySQLdb.connect( host='localhost', port = 3306,user='root', passwd='123456', db ='test', )cur =conn.cursor()#创建数据表#cur.execute("create table student(id int ,namevarchar(20),class varchar(30),age varchar(10))")#插入一条数据#cur.execute("insert into student values('2','Tom','3 year 2 class','9')")#修改查询条件的数据#cur.execute("update student set class='3 year 1 class' where name = 'Tom'")#删除查询条件的数据#cur.execute("delete from student where age='9'")cur.close()mit()conn.close()>>> conn = MySQLdb.connect(host=’localhost’,port = 3306,user=’root’, passwd=’123456′,db =’test’,)Connect() 方法用于创建数据库的连接，里面可以指定参数：用户名，密码，主机等信息。

python的sqlite3游标知识总结

python的sqlite3游标知识总结SQLite3是Python中一种轻量级的数据库引擎，它允许我们在Python程序中使用SQL语言进行数据库操作。

游标（Cursor）是SQLite3模块中的一个重要概念，它用于执行SQL语句并处理查询结果。

以下是关于SQLite3游标的一些总结：1. 连接数据库：首先，我们需要使用`connect()`函数建立与数据库的连接。

连接成功后，我们可以通过调用`cursor()`方法创建一个游标对象。

2. 执行SQL语句：使用游标对象可以执行SQL语句。

可以使用`execute()`方法执行SQL查询语句，或者使用`executemany()`方法执行批量操作。

例如：```pythoncursor.execute("SELECT * FROM table_name")```3. 提交事务：当我们执行了对数据库有影响的操作（如插入、更新、删除等），需要调用`commit()`方法来提交事务，使得更改生效。

4. 获取查询结果：可以使用`fetchone()`方法获取查询结果的下一行数据，使用`fetchall()`方法获取所有的查询结果。

例如：```pythonrow = cursor.fetchone()rows = cursor.fetchall()```5. 关闭游标和数据库连接：在使用完游标后，应该调用`close()`方法关闭游标，以释放资源。

同时，也应该调用`close()`方法关闭数据库连接。

6. 异常处理：在使用游标进行数据库操作时，可能会出现异常情况。

我们可以使用`try-except`语句来捕获并处理这些异常。

总结起来，SQLite3游标是用于执行SQL语句和处理查询结果的重要工具。

通过连接数据库、执行SQL语句、提交事务、获取查询结果以及关闭游标和数据库连接，我们可以有效地操作SQLite3数据库。

python的sqlite3基础

python的sqlite3基础SQLite3是一个轻量级的嵌入式关系数据库。

它提供了一个简单易用的方式来在Python中操作数据库。

以下是在Python中使用SQLite3的一些基本操作：1. 导入sqlite3模块：pythonimport sqlite32. 连接到数据库：pythonconn = sqlite3.connect('database.db')这将会创建一个名为database.db的数据库文件，并与之建立连接。

如果该文件不存在，则会自动创建。

3. 创建一个游标：pythoncursor = conn.cursor()游标用于执行SQL查询和获取查询结果。

4. 执行SQL语句：可以使用游标的execute()方法执行SQL语句。

例如，创建一个名为table的表：pythoncursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS table (column1, column2, ...)''')5. 提交更改：在执行完所有修改后，需要调用连接对象的commit()方法来提交更改：pythonconnmit()6. 执行查询语句：使用游标的execute()方法来执行查询语句：pythoncursor.execute('''SELECT * FROM table''')然后使用游标的fetchone()或fetchall()方法来获取查询结果。

7. 关闭连接：在结束操作后，记得关闭连接：pythonconn.close()以上是SQLite3在Python中的一些基本操作。

通过使用这些方法，可以轻松地进行数据库的创建、表的创建、数据的插入、查询和更新等操作。

Python标准库系列之模块介绍_光环大数据Python培训

Python标准库系列之模块介绍_光环大数据Python培训Python的模块其实就是封装了一个或者多个功能的代码集合，以便于重用，模块可以是一个文件也可以是一个目录，目录的形式称作包。

模块分类内置模块内置模块可以理解成当你安装好python环境之后，直接可以使用import导入的就是内置模块，默认模块路径为：C:/Python35/lib，你也可以通过以下方式获取内置模块的路径：# 导入sys模块 >>> import sys # 最后一个目录就是内置模块的路径 >>> for n in sys.path: ... print(n) ...C:/Python35/lib/site-packages/pip-8.1.1-py3.5.eggC:/Python35/python35.zipC:/Python35/DLLsC:/Python35/libC:/Python35C:/Python35/lib/site-packages第三方模块第三方模块通常是开发者自己编写的模块，然后提交到python官方的库中，这样我们就可以下载安装使用了，默认安装目录为C:/Python35/lib/site-packages，自定义模块自己编写的模块模块的导入方式把一个模块当做成一个整体来进行导入import sys从一个模块中导入特定的变量或者是方法from sys import path调用的时候直接使用方法名path>>> path['', 'C://Python35//lib//site-packages//pip-8.1.1-py3.5.egg','C://Python35//python35.zip', 'C://Python35//DLLs', 'C://Python35//lib', 'C://Python35', 'C://Python35//lib//site-packages']给导入的模块或者方法起一个别名from sys import path as path_alias调用的时候使用别名path_alias>>> path_alias['', 'C://Python35//lib//site-packages//pip-8.1.1-py3.5.egg','C://Python35//python35.zip', 'C://Python35//DLLs', 'C://Python35//lib', 'C://Python35','C://Python35//lib//site-packages']添加默认的环境变量,当前生效sys.path.append("PATH_NAME")可以使用imp模块中的reload方法重新载入某个模块的方法，例如下面的实例：$ cat simple.py #!/use/bin/env pythonprint('Hello, World!')spam = 1>>> import simpleHello, World!>>> simple.spam1>>> simple.spam += 1>>> import simple>>> simple.spam2>>> import imp>>> imp.reload(simple)Hello, World!<module 'simple' from '/Users/ansheng/simple.py'>>>> simple.spam1模块导入顺序先在当前脚本目录寻找有没有与导入模块名称相同的文件，如果有就把这个文件当作模块导入（据不完全统计，这是个坑，测试re模块没有问题，但是测试sys模块就有问题了）查找模块路径下面有没有对应的模块名如果没有找到模块名就报错import是如何工作的？模块在被导入的时候会执行以下三个步骤：通过环境变量找到模块文件；编译成字节码文件，如果有字节码文件则导入字节码文件；执行模块中的代码来创建所定义的对象；以上的三个步骤只有在程序运行时，模块被第一次导入时才会进行。

Python程序员都会喜欢的6个库_光环大数据Python培训

Python程序员都会喜欢的6个库_光环大数据Python培训在编程时，小挫折可能与大难题一样令人痛苦。

没人希望在费劲心思之后，只是做到弹出消息窗口或是快速写入数据库。

因此，程序员都会喜欢那些能够快速处理这些问题，同时长远来看也很健壮的解决方案。

下面这6个Python库既可以快速解决眼前的棘手问题，同时也能够作为大型项目的基础。

PygletPyglet 是一个纯Python语言编写的跨平台框架，用于开发多媒体和窗口特效应用。

为什么需要它：从头开发图形界面应用所需要的功能模块是十分繁琐的，Pyglet提供了大量现成的模块，省去了很多的时间：窗口函数，OpenGL特效，音频与视频回放，键鼠处理以及图片处理。

（不过，Pyglet并没有提供类似按钮、工具栏或菜单等UI部件。

）改用Arrow库的话有四大好处，不管长期还是短期都是很有用的。

第一，它可以完美替代Python中的datetime模块，这意味着你仍可以使用类似 .now() 和 .utcnow() 这些常见的函数调用形式。

第二，它提供了满足转换时区等常见需求的方法。

第三，它提供了“人性化”的日期/时间信息——也就是，它可以很轻松地告诉你某件事是在“一小时以前”发生的，或是“将在两小时后”发生。

第四，它很容易地将日期/时间信息转换为当地时间。

所有上述模块都是在Windows、OS X或Linux平台下原生实现的，并不依赖外部二进制包；它是纯Python语言编写的。

Pyglet通过BSD协议发布，可以用于任何商业和开源项目。

PeeweePeewee是一个小型但是十分强大的库，支持通过ORM的方式访问数据库，原生支持SQLite、MySQL和PostgreSQL等数据库。

为什么需要它：任何一个需要经常使用外部数据的应用基本都会用到数据库，但是通过临时连接从数据库中读写数据会带来很多麻烦。

Peewee提供了一条访问数据库资源的安全、稳定的通道。

对于Python 程序员和数据库工程师来说，该库所提供的Python类使用起来将会得心应手。

Python 多版本共存管理工具 Pyenv _光环大数据python培训

Python 多版本共存管理工具 Pyenv _光环大数据python培训经常遇到这样的情况：系统自带的Python 是2.6，自己需要Python 2.7 中的某些特性；系统自带的Python 是2.x，自己需要Python 3.x；此时需要在系统中安装多个Python，但又不能影响系统自带的Python，即需要实现Python 的多版本共存。

pyenv 就是这样一个Python 版本管理器。

安装pyenv在终端执行如下命令以安装pyenv 及其插件：$ curl -L https:///yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash安装完成后，根据提示将如下语句加入到1~/.bashrc中:export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"eval "$(pyenv init -)"eval "$(pyenv virtualenv-init -)" # 这句可以不加然后重启终端即可。

安装Python查看可安装的版本$ pyenv install --list该命令会列出可以用pyenv 安装的Python 版本。

列表很长，仅列举其中几个:2.7.8 # Python 2 最新版本3.4.1 # Python 3 最新版本anaconda2-4.1.0 # 支持Python 2.6 和2.7anaconda3-4.1.0 # 支持Python 3.3 和3.4其中2.7.8 和3.4.1 这种只有版本号的是Python 官方版本，其他的形如1anaconda2-4.1.0这种既有名称又有版本后的属于“衍生版”或发行版。

安装Python 的依赖包在编译Python 过程中会依赖一些其他库文件，因而需要首先安装这些库文件，已知的一些需要预先安装的库如下。

十本Python编程语言的入门书籍光环大数据Python培训

十本Python编程语言的入门书籍_光环大数据Python培训本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。

我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。

有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。

Python基础教程（Begining Python）评语：Python入门佳作经典教程的全新修订 10个项目引人入胜《Python基础教程（第2版·修订版）》是经典的Python入门教程，层次鲜明，结构严谨，内容翔实，特别是最后几章，作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中，并以模板的形式介绍了项目的开发过程，手把手教授Python开发，让读者从项目中领略Python的真正魅力。

这本书既适合初学者夯实基础，又能帮助Python程序员提升技能，即使是Python方面的技术专家，也能从书里找到耳目一新的内容。

Python核心编程（Core Python Programming）评语：Python领域经典的开发指南，不可错过的编程实践宝典！《Python核心编程(第2版)》是经典的Python指导书，在上一版的基础上进行了全面升级。

全书分为两个部分：第1部分占据了大约三分之二的篇幅，阐释这门语言的“核心”内容，包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容：第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、Web编程、数据库编程、扩展Python和一些其他材料。

《Python核心编程(第2版)》适合Python 初学者，以及已经入门但想继续学习和提高自身Python技巧的程序员。

Learn Python the Hard Way详见本站文章福利：《笨办法学Python》电子书及配套视频Think Python《像计算机科学家一样思考Python》按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。

python标准库有哪些

python标准库有哪些Python标准库是Python编程语言的核心部分，它包含了大量的模块和函数，可以帮助开发者完成各种任务，从文件操作到网络编程，从数据处理到图形界面开发。

在这篇文档中，我将为大家介绍Python标准库中一些常用的模块和函数，希望能够帮助大家更好地了解和使用Python标准库。

1. os 模块。

os 模块提供了许多与操作系统交互的函数，可以实现文件和目录的创建、删除、复制、重命名等操作，以及获取系统信息、执行系统命令等功能。

比如，可以使用os 模块中的 os.listdir() 函数来列出指定目录中的所有文件和子目录。

2. sys 模块。

sys 模块提供了与 Python 解释器交互的函数和变量，可以用来控制 Python 解释器的行为，比如获取命令行参数、设置路径、退出程序等。

sys 模块中的 sys.argv变量可以获取命令行参数，sys.exit() 函数可以退出程序并返回指定的状态码。

3. re 模块。

re 模块是Python 中用于处理正则表达式的模块，可以用来进行字符串的匹配、查找、替换等操作。

通过 re 模块，我们可以使用正则表达式来处理复杂的字符串操作，比如匹配邮箱、手机号码等。

4. datetime 模块。

datetime 模块提供了处理日期和时间的函数和类，可以用来获取当前时间、格式化时间、进行时间运算等。

比如，可以使用 datetime 模块中的 datetime.now() 函数来获取当前时间，datetime.timedelta() 类可以进行时间的加减运算。

5. random 模块。

random 模块用于生成随机数，可以用来进行随机数的生成、洗牌、抽样等操作。

通过 random 模块，我们可以实现随机数的生成，比如生成指定范围内的随机整数、随机选择列表中的元素等。

6. math 模块。

math 模块提供了数学运算的函数和常量，可以用来进行数学运算、取整、取余等操作。

Pandas速查卡-Python数据科学_光环大数据Python培训

Pandas速查卡-Python数据科学_光环大数据Python培训关键词和导入在这个速查卡中，我们会用到一下缩写：df二维的表格型数据结构DataFrames一维数组Series您还需要执行以下导入才能开始：import pandas as pdimport numpy as np导入数据pd.read_csv(filename)导入CSV文档pd.read_table(filename)导入分隔的文本文件(如TSV)pd.read_excel(filename)导入Excel文档pd.read_sql(query, connection_object)读取SQL 表/数据库pd.read_json(json_string)读取JSON格式的字符串, URL或文件.pd.read_html(url)解析html URL，字符串或文件，并将表提取到数据框列表pd.read_clipboard()获取剪贴板的内容并将其传递给read_table（）pd.DataFrame(dict)从字典、列名称键、数据列表的值导入输出数据df.to_csv(filename)写入CSV文件df.to_excel(filename)写入Excel文件df.to_sql(table_name, connection_object)写入一个SQL表df.to_json(filename)写入JSON格式的文件创建测试对象用于测试的代码pd.DataFrame(np.random.rand(20,5))5列、20行的随机浮动pd.Series(my_list)从可迭代的my_list创建一维数组df.index=pd.date_range(‘1900/1/30’, periods=df.shape[0])添加日期索引查看/检查数据df.head(n)数据框的前n行df.tail(n)数据框的后n行df.shape()行数和列数()索引，数据类型和内存信息df.describe()数值列的汇总统计信息s.value_counts(dropna=False)查看唯一值和计数df.apply(pd.Series.value_counts)所有列的唯一值和计数选择df[col]返回一维数组col的列df[[col1, col2]]作为新的数据框返回列s.iloc[0]按位置选择s.loc[‘index_one’]按索引选择df.iloc[0,:]第一行df.iloc[0,0]第一列的第一个元素数据清洗df.columns = [‘a’,’b’,’c’]重命名列pd.isnull()检查空值，返回逻辑数组pd.notnull()与pd.isnull()相反df.dropna()删除包含空值的所有行df.dropna(axis=1)删除包含空值的所有列df.dropna(axis=1,thresh=n)删除所有小于n个非空值的行df.fillna(x)用x替换所有空值s.fillna(s.mean())将所有空值替换为均值（均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换）s.astype(float)将数组的数据类型转换为floats.replace(1,’one’)将所有等于1的值替换为’one’s.replace([1,3],[‘one’,’three’])将所有1替换为’one’，将3替换为’three’df.rename(columns=lambda x: x + 1)批量重命名列df.rename(columns={‘old_name’: ‘new_ name’})选择重命名df.set_index(‘column_one’)更改索引df.rename(index=lambda x: x + 1)批量重命名索引筛选，排序和分组df[df[col] > 0.5]col列大于0.5的行df[(df[col] > 0.5) & (1.7)]0.7> col> 0.5的行df.sort_values(col1)将col1按升序对值排序df.sort_values(col2,ascending=False)将col2按降序对值排序df.sort_values([col1,ascending=[True,False])将col1按升序排序，然后按降序排序col2df.groupby(col)从一列返回一组对象的值df.groupby([col1,col2])从多列返回一组对象的值df.groupby(col1)[col2]返回col2中的值的平均值，按col1中的值分组（平均值可以用统计部分中的几乎任何函数替换）df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max)创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值df.groupby(col1).agg(np.mean)查找每个唯一col1组的所有列的平均值data.apply(np.mean)在每个列上应用函数data.apply(np.max,axis=1)在每行上应用一个函数加入/合并df1.append(df2)将df1中的行添加到df2的末尾（列数应该相同）df.concat([df1, df2],axis=1)将df1中的列添加到df2的末尾（行数应该相同）df1.join(df2,on=col1,how=’inner’)SQL类型的将df1中的列与df2上的列连接，其中col的行具有相同的值。

Python中sqlite3使用executemany批量插入数据

Python中sqlite3使用executemany批量插入数据在Python中使用sqlite3库进行数据库操作时，可以使用executemany方法来批量插入数据。

executemany方法可以执行一条SQL 语句多次，并一次性插入多条数据。

使用executemany方法进行批量插入数据的具体步骤如下：1.创建数据库连接：使用sqlite3.connect(函数创建一个数据库连接对象。

该函数的参数是数据库文件的路径。

```pythonimport sqlite3conn = sqlite3.connect('database.db')```2.创建游标对象：使用数据库连接对象创建一个游标对象，通过游标对象来执行SQL语句。

```pythoncursor = conn.cursor```3.创建表格：如果数据库中不存在需要插入数据的表格，需要先创建一个表格。

```pythoncursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, age INTEGER)')```4.准备数据：将需要插入的数据准备好，并存储在一个列表中。

```pythondata = [('John', 25), ('Alice', 30), ('Bob', 35)]```5.编写SQL语句：编写一条插入数据的SQL语句，该语句中的值部分使用问号(?)作为占位符。

```pythonsql = 'INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)'```6.执行批量插入：使用executemany方法执行批量插入，将SQL语句和数据列表作为参数传入。

```pythoncursor.executemany(sql, data)```7.提交事务：执行完插入操作后，需要提交事务。

Python之Sqlite3数据库基本操作

Python之Sqlite3数据库基本操作在⼀些⼩的应⽤中，难免会⽤到数据库，Sqlite数据库以其⼩巧轻便，⽆需安装，移植性好著称，本⽂主要以⼀个简单的⼩例⼦，简述Python在Sqlite数据库⽅⾯的应⽤，仅供学习分享使⽤，如有不⾜之处，还请指正。

涉及知识点1. sqlite3是Python集成的内置类库，提供Python操作sqlite3的相关接⼝。

2. sqlite3.connect(dbfile) 创建数据库连接，返回⼀个连接对象3. conn.cursor() 创建游标对象，通过返回的cursor对象，执⾏相应的SQL语句。

4. cur.execute(sql, *args) 执⾏语句5. mit() 提交执⾏的结果到数据库6. conn.rollback() 回退执⾏的结果7. cur.close() 关闭cursor对象8. conn.close() 关闭连接对象基础操作代码关于Python操作sqlite3的相关核⼼代码，如下所⽰：创建数据表1def createDb():2"""创建db数据表"""3 sql = '''4 create table person (5 id integer primary key autoincrement not null,6 name varchar not null,7 age integer8 )9'''10 executeSql(sql)View Code插⼊语句1def insertData(name, age):2"""插⼊数据"""3 sql = 'insert into person (name,age)values(?,?)'4 executeSql(sql, (name, age))View Codeupdate语句1def updateData(id, name, age):2"""通过ID进⾏修改语句"""3 sql = 'update person set name=?,age =? where id=?'4 executeSql(sql, (name, age, id))View Codedelete语句1def deleteData(id):2"""通过ID删除数据"""3 sql = 'delete from person where id=?'4 executeSql(sql, (id,))View Code上⾯的语句都调⽤统⼀的executeSql⽅法，如下所⽰：1def executeSql(sql, *args):2"""执⾏更新语句"""3 conn = sqlite3.connect(dbfile)4 cur = conn.cursor()5try:6 cur.execute(sql, *args)7 mit()8print('执⾏成功,影响⾏数：', cur.rowcount)9except Exception as e:10 conn.rollback()11print(e)12print('执⾏失败')13finally:14 cur.close()15 conn.close()View Code查询语句（⽆条件查询）1def queryData():2"""查询语句"""3 sql = 'select id,name,age from person '4 executeQuerySql(sql)View Code查询语句（条件查询）1def queryDataById(id):2"""通过id进⾏查询"""3 sql = 'select id,name,age from person where id = ? '4 executeQuerySql(sql, (id,))View Code上⾯的查询语句，都调⽤统⼀的executeQuerySql⽅法，如下所⽰：1def executeQuerySql(sql, *args):2"""执⾏查询语句，可带参数"""3 conn = sqlite3.connect(dbfile)4 cur = conn.cursor()5try:6 cur.execute(sql, *args)7 persons = cur.fetchall()8for p in persons:9print('当前⾏信息如下：')10print(p) # 返回的是⼀个元组tuple11print('查询成功')12except Exception as e:13print(e)14print('查询失败')15finally:16 cur.close()17 conn.close()View Code关于本例⼦的执⾏源码，可通过链接进⾏下载，如下所⽰：Python参数传递⽅式Python的参数传递⼀共有以下五种（位置参数、默认参数、变长参数、关键字参数、命名关键字参数）位置传递，即参数按照定义的位置及顺序进⾏传递，如下所⽰：1# 位置传递实例:2def fun1(a, b, c):3return a + b + c456print(fun1(1, 2, 3))View Code关键字传递，即通过传递的参数的名称进⾏识别。

PythonSQLite3简介

PythonSQLite3简介最近需要⽤Python写⼀个简易通讯录，但是对于数据存储很发愁。

⼤家都知道，使⽤ Python 中的列表和字典进⾏存储数据是很不靠谱的，所以就想到Python有没有内置的数据库模块。

SQLite3简介SQLite3 可使⽤ sqlite3 模块与 Python 进⾏集成。

sqlite3 模块是由 Gerhard Haring 编写的。

它提供了⼀个与 PEP 249 描述的DB-API 2.0 规范兼容的 SQL 接⼝。

您不需要单独安装该模块，因为 Python 2.5.x 以上版本默认⾃带了该模块。

为了使⽤ sqlite3 模块，您⾸先必须创建⼀个表⽰数据库的连接对象，然后您可以有选择地创建光标对象，这将帮助您执⾏所有的 SQL 语句。

怎么样，听起来不错吧！那就快来学习使⽤吧。

连接数据库下⾯的 Python 代码显⽰了如何连接到⼀个现有的数据库。

如果数据库不存在，那么它就会被创建，最后将返回⼀个数据库对象。

#-*- coding:utf-8 -*-import sqlite3conn = sqlite3.connect('mysql_person.db')print "Opened database successfully";在这⾥，您也可以把数据库名称复制为特定的名称 :memory:，这样就会在 RAM 中创建⼀个数据库。

现在，让我们来运⾏上⾯的程序，在当前⽬录中创建我们的数据库 mysql_person.db。

您可以根据需要改变路径。

保存上⾯代码到 sqlite.py ⽂件中，并按如下所⽰执⾏。

如果数据库成功创建，那么会显⽰下⾯所⽰的消息：$chmod +x sqlite.py$./sqlite.pyOpen database successfully创建表下⾯的 Python 代码段将⽤于在先前创建的数据库中创建⼀个表：#-*- coding:utf-8 -*-import sqlite3conn = sqlite3.connect('mysql_person.db')print "Opened database successfully";conn.execute('''CREATE TABLE MT(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()上述程序执⾏时，它会在 test.db 中创建 MT 表，并显⽰下⾯所⽰的消息：Opened database successfullyTable created successfullyINSERT 操作下⾯的 Python 程序显⽰了如何在上⾯创建的 MT 表中创建记录：#-*- coding:utf-8 -*-import sqlite3conn = sqlite3.connect('mysql_person.db')print "Opened database successfully";conn.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )");conn.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00 )");conn.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \VALUES (3, 'Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 )");conn.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \VALUES (4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 )");mit()print "Records created successfully";conn.close()上述程序执⾏时，它会在 MT 表中创建给定记录，并会显⽰以下两⾏：Opened database successfullyRecords created successfullySELECT 操作下⾯的 Python 程序显⽰了如何从前⾯创建的 MT 表中获取并显⽰记录：#-*- coding:utf-8 -*-import sqlite3conn = sqlite3.connect('mysql_person.db')print "Opened database successfully";cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary from MT")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()上述程序执⾏时，它会产⽣以下结果：Opened database successfullyID = 1NAME = PaulADDRESS = CaliforniaSALARY = 20000.0ID = 2NAME = AllenADDRESS = TexasSALARY = 15000.0ID = 3NAME = TeddyADDRESS = NorwaySALARY = 20000.0ID = 4NAME = MarkADDRESS = Rich-MondSALARY = 65000.0Operation done successfullyUPDATE 操作下⾯的 Python 代码显⽰了如何使⽤ UPDATE 语句来更新任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显⽰更新的记录：#-*- coding:utf-8 -*-import sqlite3conn = sqlite3.connect('mysql_person.db')print "Opened database successfully";conn.execute("UPDATE COMPANY set SALARY = 25000.00 where ID=1")mit()print "Total number of rows updated :", conn.total_changescursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary from MT")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()上述程序执⾏时，它会产⽣以下结果：Opened database successfullyTotal number of rows updated : 1ID = 1NAME = PaulADDRESS = CaliforniaSALARY = 25000.0ID = 2NAME = AllenADDRESS = TexasSALARY = 15000.0ID = 3NAME = TeddyADDRESS = NorwaySALARY = 20000.0ID = 4NAME = MarkADDRESS = Rich-MondSALARY = 65000.0Operation done successfullyDELETE 操作下⾯的 Python 代码显⽰了如何使⽤ DELETE 语句删除任何记录，然后从 COMPANY 表中获取并显⽰剩余的记录：#-*- coding:utf-8 -*-import sqlite3conn = sqlite3.connect('mysql_person.db')print "Opened database successfully";conn.execute("DELETE from COMPANY where ID=2;")mit()print "Total number of rows deleted :", conn.total_changescursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary from MT")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()上述程序执⾏时，它会产⽣以下结果：Opened database successfullyTotal number of rows deleted : 1ID = 1NAME = PaulADDRESS = CaliforniaSALARY = 20000.0ID = 3NAME = TeddyADDRESS = NorwaySALARY = 20000.0ID = 4NAME = MarkADDRESS = Rich-MondSALARY = 65000.0Operation done successfully以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

sqlite3 python 对象化编程 -回复

sqlite3 python 对象化编程-回复什么是SQLite3？SQLite3是一种嵌入式数据库引擎，它是一个自包含、无需外部依赖的软件库，可以在几乎所有操作系统上运行。

SQLite3以其高性能、低资源消耗和易用性而闻名，并且支持大多数常用的SQL语法。

为什么要使用SQLite3？SQLite3由于其嵌入式特性，在许多应用程序中得到了广泛应用。

相比于其他数据库引擎，SQLite3更加轻量级、易于部署和管理。

它不需要单独的服务器进程，而是将数据库存储在单个文件中。

这意味着开发人员可以在应用程序中直接调用SQLite3，而不必依赖于外部数据库服务器。

此外，SQLite3还具有高性能的特点，可以在处理大量数据时提供快速的响应。

对象化编程是什么？对象化编程是一种编程范式，通过将数据和操作封装在对象中来组织代码。

它的主要思想是将问题领域的实体抽象成对象，对象拥有自己的属性和方法。

通过对象之间的相互交互，可以构建复杂的应用程序。

为什么要进行对象化编程？对象化编程有助于提高代码的可读性、可维护性和可重用性。

它使得代码更加模块化，可以将一个问题分解为多个对象，并对每个对象进行独立开发和测试。

此外，对象化编程还提供了一种自然的方式来表示现实世界的概念，使得代码更易于理解和扩展。

如何在Python中进行SQLite3对象化编程？在Python中，我们可以使用sqlite3模块来进行SQLite3数据库的操作。

下面是一个基本的对象化编程示例：首先，我们需要导入sqlite3模块：pythonimport sqlite3接下来，我们可以定义一个类来表示数据库中的表：pythonclass User:def __init__(self, id, name, email):self.id = id = nameself.email = email然后，我们可以创建一个数据库连接并执行SQL查询：python# 创建数据库连接conn = sqlite3.connect('mydatabase.db')# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 执行查询cursor.execute("SELECT * FROM users")# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 将查询结果映射为对象列表users = []for row in results:user = User(row[0], row[1], row[2])users.append(user)# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()在上面的示例中，我们创建了一个User类来表示数据库中的用户表。

python sqlite3用法

python sqlite3用法Python的sqlite3模块是Python标准库中用于操作SQLite数据库的模块。

以下是使用sqlite3模块的一些常见用法：1. 连接到数据库：pythonimport sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db') # 创建或连接到数据库文件example.db2. 创建数据表：pythonconn.execute('''CREATE TABLE users (id INT PRIMARY KEY NOT NULL, name TEXT NOT NULL, age INT)''')connmit() # 提交更改3. 向数据表中插入数据：pythonconn.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1,'Alice', 25)")conn.execute("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)", (2, 'Bob', 30))conn.executemany("INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)", [(3, 'Charlie', 35), (4, 'David', 40)])connmit() # 提交更改4. 查询数据:pythoncursor =conn.execute("SELECT id, name, age from users")for row in cursor:print("ID =", row[0]) print("Name =", row[1]) print("Age =",row[2])5. 更新数据：pythonconn.execute("UPDATE users SET age = 26 WHERE name = 'Alice'")connmit() # 提交更改6. 删除数据：pythonconn.execute("DELETE FROM users WHERE age > 30")connmit() # 提交更改7. 关闭数据库连接：pythonconn.close()这只是sqlite3模块的一些基本用法，更详细的用法可以参考官方文档：。

python里面sqlite3用法

python里面sqlite3用法SQLite是一种嵌入式关系型数据库管理系统，它提供了一个轻量级的、零配置的数据库引擎，可以在Python中使用sqlite3模块进行操作。

下面，我将介绍一些常用的SQLite3用法。

我们需要导入sqlite3模块：```pythonimport sqlite3```我们可以通过connect()方法连接到SQLite数据库：```pythonconn = sqlite3.connect('database.db')```这里的'database.db'是数据库文件的名称，如果文件不存在，将创建一个新的数据库文件。

连接成功之后，我们可以使用cursor()方法创建一个游标对象，用于执行SQL语句：```pythoncursor = conn.cursor()```现在，我们可以执行SQL语句了。

以下是一些常见的操作：1. 创建表：```pythoncursor.execute('CREATE TABLE students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)')```2. 插入数据：```pythoncursor.execute("INSERT INTO students (name, age) VALUES ('John', 25)")```这里将一条名为'John'，年龄为25的记录插入到students表中。

3. 查询数据：```pythoncursor.execute("SELECT * FROM students")rows = cursor.fetchall()for row in rows:print(row)```这里我们查询了students表中的所有数据，并遍历打印出每一行。

python sqlite3 cursor 对象的方法

python sqlite3 cursor 对象的方法SQLite 是一种嵌入式数据库，因其轻量级和易于使用而广受欢迎。

在Python 中，通过与sqlite3 模块的交互，我们可以方便地操作SQLite 数据库。

cursor 对象是执行SQL 语句并返回结果的关键。

本文将详细介绍Python 中sqlite3 cursor 对象的常用方法。

### Python sqlite3 cursor 对象的方法#### 1.execute(sql[, parameters])`execute` 方法用于执行一个SQL 语句。

如果语句中有占位符，可以通过`parameters` 参数提供相应的值。

```pythoncursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)", (value1, value2))```#### 2.executemany(sql, seq_of_parameters)当需要批量插入或更新数据时，`executemany` 方法非常有用。

它重复执行SQL 语句，为每条语句提供来自`seq_of_parameters` 的参数。

```pythoncursor.executemany("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)", [(value1, value2), (value3, value4)])```#### 3.executescript(sql_script)如果需要执行包含多条语句的脚本，可以使用`executescript` 方法。

```pythoncursor.executescript("BEGIN TRANSACTION; DELETE FROMtable_name; COMMIT;")```#### 4.fetchone()`fetchone` 方法获取查询结果中的下一条记录，返回一个序列，或者在没有更多数据时返回`None`。

利用python操作SQLite数据库及文件操作详解

利⽤python操作SQLite数据库及⽂件操作详解前⾔最近在⼯作中遇到⼀个需求，就是要把SQLite数据中没有存储的⽂件名的⽂件删除掉，想来想去还是决定⽤python。

所以也就花了⼀天半的时间学习了下，随⼿写了个⼩例⼦，下⾯话不多说了，感兴趣的朋友们⼀起来看看详细的介绍吧。

直接上代码要⽤到的头⽂件包#coding=utf-8#!/usr/bin/python#!/usr/bin/env pythonimport osimport shutilimport sqlite3定义记录变量#记录所⽂件数sumCount=0;#记录留存⽂件数count=0;#记录删除⽂件数delCount=0;#定义存储遍历所有⽂件数组delList = []#⽂件存储路径delDir = "/Users/liudengtan/Desktop/testFile/"#获取路径下所有⽂件delList = os.listdir(delDir)#打开连接数据库conn = sqlite3.connect('images.db')print "开始处理...";把⽂件⽬录下的所有⽂件与数据库的存的对⽐，如果⽂件在数据中，就存留，否则删除⽂件#遍历for f in delList:#获取到⽂件路径filePath = os.path.join(delDir, f)if os.path.isfile(filePath):sumCount=sumCount+1#将⽂件全路径中存储路径替换，只留⽂件名fileName=filePath.replace(delDir,'')#数据库查看当前⽂件名是否存在cursor = conn.execute("SELECT image FROM '表名' where image=(?)",(fileName))res = cursor.fetchall()#条件判断>0⽂件存在if len(res) > 0:count = count + 1;else:#⽂件不存在将其删除if os.path.isfile(delDir + fileName):#删除⽂件操作os.remove(delDir + fileName)print delDir + fileName + " 删除!"delCount = delCount + 1;#关闭数据库conn.close()print "处⾥结束：";print "所有⽂件总数： ",sumCount;print "删除⽂件数： ",delCount;总结以上就是这篇⽂章的全部内容了，希望本⽂的内容对⼤家的学习或者⼯作能带来⼀定的帮助，如果有疑问⼤家可以留⾔交流，谢谢⼤家对的⽀持。