Python使用SQLAlchemy操作sqlite

sqllite

1. SQLite的简介

SQLite（Structured Query Language - Lite）是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统（RDBMS）。以下是一些关于SQLite的简介：

1. 轻量级： SQLite 是一个轻量级的数据库引擎，完全配置时小于 400KiB，省略可选功能配置时小于250KiB
2. 嵌入式数据库： SQLite 是一个嵌入式数据库，这意味着它可以被嵌入到应用程序中，而不需要一个独立的数据库服务器。这使得它非常适合嵌入到移动应用、桌面应用和其他小型项目中。
3. 零配置： SQLite 不需要服务器进程和配置文件。你只需创建一个数据库文件，然后可以在应用程序中直接使用。
4. 完全兼容 ACID： SQLite 事务是完全兼容 ACID 的，允许从多个进程或线程安全访问。
5. 支持标准的 SQL 语法： SQLite 支持大部分标准的 SQL 语法，因此你可以使用常见的 SQL 查询和操作语句。
6. 事务支持： SQLite 提供了对事务的支持，这对于确保数据库的一致性和可靠性非常重要。
7. 跨平台： SQLite 可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等。
8. 无服务器体系结构： 与传统的客户端-服务器数据库管理系统不同，SQLite 没有独立的服务器进程。数据库引擎直接嵌入到应用程序中。
9. 自包含： SQLite 数据库是一个单一的独立文件，包含整个数据库结构和数据。这使得数据库的传输和备份变得相对简单。

2. 在 Windows 上安装 SQLite

1. 进入官网下载：SQLite Download Page

2. 解压到指定文件夹，解压后如下

   

3. 配置环境变量：添加 E:\install\sqllite3.44.0 到 PATH 环境变量，最后在命令提示符下，使用 sqlite3 命令，将显示如下结果。
   
   

3. 使用SQLite创建数据库

3.1 命令行创建数据库

# 语法：.open [路径+数据库名字]
.open E:\install\sqllite3.44.0\db\zhouquantest.db

3.2 navicat连接数据库

4.sqlite的数据类型

存储类

存储类	字段描述
NULL	值是一个 NULL 值。
INTEGER	值是一个带符号的整数，根据值的大小存储在 1、2、3、4、6 或 8 字节中。
REAL	值是一个浮点值，存储为 8 字节的 IEEE 浮点数字。
TEXT	值是一个文本字符串，使用数据库编码（UTF-8、UTF-16BE 或 UTF-16LE）存储。
BLOB	值是一个 blob 数据，完全根据它的输入存储。

SQLite Affinity 类型

SQLite 支持列上的类型 affinity 概念。任何列仍然可以存储任何类型的数据，但列的首选存储类是它的 affinity。在 SQLite3 数据库中，每个表的列分配为以下类型的 affinity 之一：

Affinity	描述
TEXT	该列使用存储类 NULL、TEXT 或 BLOB 存储所有数据。
NUMERIC	该列可以包含使用所有五个存储类的值。
INTEGER	与带有 NUMERIC affinity 的列相同，在 CAST 表达式中带有异常。
REAL	与带有 NUMERIC affinity 的列相似，不同的是，它会强制把整数值转换为浮点表示。
NONE	带有 affinity NONE 的列，不会优先使用哪个存储类，也不会尝试把数据从一个存储类强制转换为另一个存储类。

Boolean 数据类型

SQLite 没有单独的 Boolean 存储类。相反，布尔值被存储为整数 0（false）和 1（true）。

Date 与 Time 数据类型

SQLite 没有一个单独的用于存储日期和/或时间的存储类，但 SQLite 能够把日期和时间存储为 TEXT、REAL 或 INTEGER 值。

存储类	日期格式
TEXT	格式为 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS” 的日期。
REAL	从公元前 4714 年 11 月 24 日格林尼治时间的正午开始算起的天数。
INTEGER	从 1970-01-01 00:00:00 UTC 算起的秒数。

您可以以任何上述格式来存储日期和时间，并且可以使用内置的日期和时间函数来自由转换不同格式。

5. 常用的sql语法

创建表(CREATE TABLE)

CREATE TABLE employees (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER,
    department TEXT
);

插入数据 (INSERT INTO)

INSERT INTO employees (name, age, department)
VALUES ('蔡徐坤', 30, 'dev');

INSERT INTO employees (name, age, department)
VALUES ('鸡哥', 28, 'net');

查询数据 (SELECT)

• 查询所有列：

  SELECT * FROM employees;
  

• 查询特定列：

  SELECT name, age FROM employees;
  

• 使用条件查询：

  SELECT * FROM employees WHERE department = 'net';
  

• 使用通配符查询：

  SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '蔡%';
  

更新数据 (UPDATE)

UPDATE employees
SET age = 31
WHERE name = '蔡徐坤';

删除数据 (DELETE)

DELETE FROM employees
WHERE name = '鸡哥';

SQLite Glob 子句

Glob 子句用于执行基于模式匹配的字符串比较。

SELECT * FROM employees
WHERE name GLOB '蔡*';

SQLite Limit 子句

LIMIT 子句用于限制查询结果的行数。

SELECT * FROM employees
LIMIT 5;

SQLite Order By 子句

ORDER BY 子句用于对查询结果进行排序。

SELECT * FROM employees
ORDER BY age DESC;

SQLite Group By 子句

GROUP BY 子句用于对查询结果进行分组。

SELECT department, AVG(age) as avg_age
FROM employees
GROUP BY department;

SQLite Having 子句

HAVING 子句用于在 GROUP BY 子句中对分组进行过滤。

SELECT department, AVG(age) as avg_age
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(age) > 30;

SQLite Distinct 关键字

DISTINCT 关键字用于返回唯一的值，去除重复。

SELECT DISTINCT department FROM employees;

聚合函数 (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN)

• 计算年龄：

  SELECT AVG(age),MAX(age),MIN(age) FROM employees;
  

• 计算部门人数：

  SELECT department, COUNT(*) as num_employees
  FROM employees
  GROUP BY department;
  

联合查询 (JOIN)

-- 创建部门表
CREATE TABLE departments (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    short_name TEXT,
    name TEXT
);

-- 插入数据
INSERT INTO departments (short_name,name)
VALUES ('dev','开发部'), ('net','网络部');

-- 关联查询
SELECT employees.name, employees.age, departments.name as department
FROM employees
JOIN departments ON employees.department = departments.short_name;

创建视图 (CREATE VIEW)

CREATE VIEW view_employee_summary AS
SELECT department, AVG(age) as avg_age, COUNT(*) as num_employees
FROM employees
GROUP BY department;

添加索引 (CREATE INDEX)

CREATE INDEX idx_department ON employees (department);

6.Python使用SQLAlchemy操作sqlite

创建一个python项目

6.1 安装SQLAlchemy

SQLAlchemy 是一个强大的 SQL 工具包和对象关系映射（ORM）库，它允许在 Python 中更方便地与数据库进行交互

使用以下命令安装：

pip install SQLAlchemy

6.2 创建实现脚本

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence
from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker

# 创建一个SQLite数据库引擎
# sqlite:/// 表示 SQLite 数据库连接协议
# students.db 是 SQLite 数据库文件的名称
# echo=True将SQL语句打印到控制台
engine = create_engine('sqlite:///students.db', echo=True)

# 创建一个基类，用于声明类定义
Base = declarative_base()


# 定义Student类
class Student(Base):
    __tablename__ = 'students'

    id = Column(Integer, Sequence('student_id_seq'), primary_key=True)
    name = Column(String(50), nullable=False)
    age = Column(Integer)
    grade = Column(String(10))


# 创建"students"表
Base.metadata.create_all(engine)

# 创建一个用于数据库交互的Session类
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 新增
student1 = Student(id=1, name='小明', age=20, grade='A')
student2 = Student(id=2, name='小红', age=22, grade='B')
student3 = Student(id=3, name='小菜', age=21, grade='B')
student4 = Student(id=4, name='小坤', age=23, grade='A')

# 如果需要新增则取消下面两行注释
# session.add_all([student1, student2, student3, student4])
# session.commit()

# 查询并打印
print("所有学生:")
students = session.query(Student).all()
for student in students:
    print(f"ID: {student.id}, 姓名: {student.name}, 年龄: {student.age}, 成绩: {student.grade}")

# 查询指定学生
specific_student = session.query(Student).filter_by(name='小明').first()
if specific_student:
    print(f"\n特定学生: ID: {specific_student.id}, 姓名: {specific_student.name},"
          f" 年龄: {specific_student.age}, 成绩: {specific_student.grade}")
else:
    print("\n未找到特定学生")

# 更新学生的成绩
update_student = session.query(Student).filter_by(name='小红').first()
if update_student:
    update_student.grade = 'A'
    session.commit()
    print("\n成绩已更新")
else:
    print("\n未找到学生")

# 删除学生
delete_student = session.query(Student).filter_by(name='小明').first()
if delete_student:
    session.delete(delete_student)
    session.commit()
    print("\n学生已删除")
else:
    print("\n未找到学生")

# 关闭Session
session.close()