怎么使用Python内置数据库
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导入和使用
这里我们说“内置”的意思就是,你甚至不需要运行 pip install ,就能获取库。只需要通过以下方式导入:
import sqlite3 as sl
1.创建与数据库的连接
我们根本不需要为驱动程序、连接字符串等烦恼。可以直接创建一个 SQLite 数据库,并拥有一个简单的连接对象:
con = sl.connect('my-test.db')
运行此行代码后,我们就已经创建并连接到该数据库上。 如果要求Python连接的数据库不存在,它就会自动帮我们创建一个空数据库。 如果我们已经创建了数据库,就能用上面完全相同的代码连接到现有数据库。
2.创建表格
接下来,我们先创建一个表格。
with con: con.execute(""" CREATE TABLE USER ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, age INTEGER ); """)
在这个 USER 表中,我们添加了三列。正如我们所看到的,SQLite 确实是轻量级的,但是它支持常规 RDBMS 应该具有的所有基本特性,例如数据类型、可为null、主键和自动递增。
运行这段代码之后,我们就已经创建好了一个表,尽管它什么都没有输出。
3.插入记录
让我们在刚刚创建的 USER 表中插入数据记录,这也可以证明我们确实创建了它。
如果我们需要一次性插入多个记录,Python中的SQLite也能很容易地实现这一点。
sql = 'INSERT INTO USER (id, name, age) values(?, ?, ?)' data = [ (1, 'Alice', 21), (2, 'Bob', 22), (3, 'Chris', 23) ]
我们需要用问号作为占位符来定义SQL语句 。接下来就是创建一些要插入的示例数据。使用连接对象,就能插入这些示例行。
with con: con.executemany(sql, data)
在运行代码之后,没有报错,那就是成功的。
4.查询表格
接下来,我们通过实际的方式来验证我们所做的一切,通过查询表格来获取示例行。
with con: data = con.execute("SELECT * FROM USER WHERE age <= 22") for row in data: print(row)
你可以看到,很简单就得到了结果。
此外,尽管 SQLite 是轻量级的,但是作为一个广泛使用的数据库,大多数SQL客户端软件都支持使用它。
我自己用得最多的是 DBeaver,接下来给大家介绍一下。
5.从SQL客户端(DBeaver)连接到SQLite数据库
因为我用的是 googlecolab,所以我要将 my-test.db 文件下载到我的本地计算机上。当然,你也可以直接在你的电脑上使用 Python 数据库连接你的本地数据库。
在 DBeaver 中,创建一个新连接并选择 SQLite 作为数据库类型。
然后,浏览DB文件。
现在你可以在数据库上运行任何SQL查询,看看它与其他常规关系数据库有什么不同。
与Pandas无缝连接
你以为就只有这些?不,事实上,作为Python的一个内置特性,SQLite 可以与 Pandas 数据帧无缝连接。
让我们先来定义一个数据帧。
df_skill = pd.DataFrame({ 'user_id': [1,1,2,2,3,3,3], 'skill': ['Network Security', 'Algorithm Development', 'Network Security', 'Java', 'Python', 'Data Science', 'Machine Learning'] })
然后,我们可以简单地调用数据帧的to_sql()方法将其保存到数据库中。
df_skill.to_sql('SKILL', con)
就这样我们甚至不需要预先创建表,列的数据类型和长度都会被推断出来。当然,如果你想的话,你也可以先定义。
然后,假设我们要将表 USER 和 SKILL 连接在一起,并将结果读入Pandas数据框。
df = pd.read_sql(''' SELECT s.user_id, u.name, u.age, s.skill FROM USER u LEFT JOIN SKILL s ON u.id = s.user_id ''', con)
是不是很厉害?让我们把结果写到一个名为USER_SKILL的新表中。
df.to_sql('USER_SKILL', con)
我们也可以用SQL客户端来检索表。
感谢各位的阅读,以上就是“怎么使用Python内置数据库”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么使用Python内置数据库这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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