Python3操作SQLite数据库
SQLite
SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的，而且已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如 Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至2019年已经有19个年头，SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。[摘自SQLite百度百科]
功能特性
- ACID事务
- 零配置 – 无需安装和管理配置
- 支持数据库大小至2TB
- 比一些流行的数据库在大部分普通数据库操作要快
- 独立: 没有额外依赖
- 支持多种开发语言，C, C++, PHP, Perl, Java, C#,Python, Ruby等
数据类型
- Typelessness(无类型)
- 支持常用的数据库类型
使用Python3操作SQLite
python2.5以后的安装包已经自带SQLite3的软件包了，所以直接导入使用即可。
import sqlite3第一步：连接数据库（如果数据库不存在就会创建新的数据库）
# 可以指定创建数据库的路径，比如可以写成sqlite3.connect(r"E:\DEMO.db")
con = sqlite3.connect("DEMO.db")第二步：创建游标
cur = con.cursor()第三步：CURD操作
(一) 创建表
sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS test(id INTEGER PRIMARY KEY,name TEXT,age INTEGER)"
cur.execute(sql)创建完数据库和表后的结构示意图：
(二) 添加数据（需要提交）
# ①：添加单条数据
data = "1,'Desire',5"
cur.execute('INSERT INTO test VALUES (%s)' % data)
# ②：添加单条数据
cur.execute("INSERT INTO test values(?,?,?)", (6, "zgq", 20))
# ③：添加多条数据
cur.executemany('INSERT INTO test VALUES (?,?,?)', [(3, 'name3', 19), (4, 'name4', 26)])操作后的数据库如下图：
(三) 更新数据（需要提交）
# 方式一
cur.execute("UPDATE test SET name=? WHERE id=?", ("nihao", 1))
# 方式二
cur.execute("UPDATE test SET name='haha' WHERE id=3")操作后的数据库如下图：
(四) 删除数据（需要提交）
# 方式一
cur.execute("DELETE FROM test WHERE id=?", (1,))
# 方式二
cur.execute("DELETE FROM test WHERE id=3")操作后的数据库如下图：
(五) 查询数据
数据库中的数据如下：
1、查询所有数据
cur.execute("select * from Test")
print(cur.fetchall())结果如下：
2、查询第一条数据
cur.execute("select * from Test")
print(cur.fetchone())结果如下：
3、查询多条数据
print(cur.fetchmany(3))结果如下：
第四步：事务的提交和回滚
提交
con.commit()回滚
con.rollback()第五步：断开会话连接，释放资源
# 关闭游标
cur.close()
# 断开数据库连接
con.close()关于SQLite数据类型的Typelessness(无类型)
创建一个无类型的表(创建表的SQL语句字段不加类型即可)
sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS user(clo_1,clo_2,clo_3)"
cur.execute(sql)创建成功后的结构：
添加数据的时候就可以添加任意类型的数据（没有限制）
sql = 'INSERT INTO user VALUES (?,?,?)'
data = [(9, 'name3', 19), ('name4', 26, "nihao"), ('nihao', 3, 2.89)]
cur.executemany(sql, data)
con.commit()添加成功后的表内容：
-----------------------------------------------------------------------------
*以上便是SQLite在Python中简单的操作，查看表结构可以用Navicat for SQLite可视化工具