這篇文章主要講解了“怎么使用Python內(nèi)置數(shù)據(jù)庫”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“怎么使用Python內(nèi)置數(shù)據(jù)庫”吧！

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導(dǎo)入和使用

這里我們說“內(nèi)置”的意思就是，你甚至不需要運(yùn)行 pip install ，就能獲取庫。只需要通過以下方式導(dǎo)入：

import sqlite3 as sl

1.創(chuàng)建與數(shù)據(jù)庫的連接

我們根本不需要為驅(qū)動(dòng)程序、連接字符串等煩惱。可以直接創(chuàng)建一個(gè) SQLite 數(shù)據(jù)庫，并擁有一個(gè)簡(jiǎn)單的連接對(duì)象：

con = sl.connect('my-test.db')

運(yùn)行此行代碼后，我們就已經(jīng)創(chuàng)建并連接到該數(shù)據(jù)庫上。 如果要求Python連接的數(shù)據(jù)庫不存在，它就會(huì)自動(dòng)幫我們創(chuàng)建一個(gè)空數(shù)據(jù)庫。  如果我們已經(jīng)創(chuàng)建了數(shù)據(jù)庫，就能用上面完全相同的代碼連接到現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫。

2.創(chuàng)建表格

接下來，我們先創(chuàng)建一個(gè)表格。

with con:     con.execute("""         CREATE TABLE USER (             id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,             name TEXT,             age INTEGER         );     """)

在這個(gè) USER 表中，我們添加了三列。正如我們所看到的，SQLite 確實(shí)是輕量級(jí)的，但是它支持常規(guī) RDBMS  應(yīng)該具有的所有基本特性，例如數(shù)據(jù)類型、可為null、主鍵和自動(dòng)遞增。

運(yùn)行這段代碼之后，我們就已經(jīng)創(chuàng)建好了一個(gè)表，盡管它什么都沒有輸出。

3.插入記錄

讓我們?cè)趧倓倓?chuàng)建的 USER 表中插入數(shù)據(jù)記錄，這也可以證明我們確實(shí)創(chuàng)建了它。

如果我們需要一次性插入多個(gè)記錄，Python中的SQLite也能很容易地實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

sql = 'INSERT INTO USER (id, name, age) values(?, ?, ?)' data = [     (1, 'Alice', 21),     (2, 'Bob', 22),     (3, 'Chris', 23) ]

我們需要用問號(hào)作為占位符來定義SQL語句 。接下來就是創(chuàng)建一些要插入的示例數(shù)據(jù)。使用連接對(duì)象，就能插入這些示例行。

with con:     con.executemany(sql, data)

在運(yùn)行代碼之后，沒有報(bào)錯(cuò)，那就是成功的。

4.查詢表格

接下來，我們通過實(shí)際的方式來驗(yàn)證我們所做的一切，通過查詢表格來獲取示例行。

with con:     data = con.execute("SELECT * FROM USER WHERE age <= 22")     for row in data:         print(row)

你可以看到，很簡(jiǎn)單就得到了結(jié)果。

此外，盡管 SQLite 是輕量級(jí)的，但是作為一個(gè)廣泛使用的數(shù)據(jù)庫，大多數(shù)SQL客戶端軟件都支持使用它。

我自己用得最多的是 DBeaver，接下來給大家介紹一下。

5.從SQL客戶端(DBeaver)連接到SQLite數(shù)據(jù)庫

因?yàn)槲矣玫氖?googlecolab，所以我要將 my-test.db 文件下載到我的本地計(jì)算機(jī)上。當(dāng)然，你也可以直接在你的電腦上使用 Python  數(shù)據(jù)庫連接你的本地?cái)?shù)據(jù)庫。

在 DBeaver 中，創(chuàng)建一個(gè)新連接并選擇 SQLite 作為數(shù)據(jù)庫類型。

然后，瀏覽DB文件。

現(xiàn)在你可以在數(shù)據(jù)庫上運(yùn)行任何SQL查詢，看看它與其他常規(guī)關(guān)系數(shù)據(jù)庫有什么不同。

與Pandas無縫連接

你以為就只有這些?不，事實(shí)上，作為Python的一個(gè)內(nèi)置特性，SQLite 可以與 Pandas 數(shù)據(jù)幀無縫連接。

讓我們先來定義一個(gè)數(shù)據(jù)幀。

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，我們可以簡(jiǎn)單地調(diào)用數(shù)據(jù)幀的to_sql()方法將其保存到數(shù)據(jù)庫中。

df_skill.to_sql('SKILL', con)

就這樣我們甚至不需要預(yù)先創(chuàng)建表，列的數(shù)據(jù)類型和長(zhǎng)度都會(huì)被推斷出來。當(dāng)然，如果你想的話，你也可以先定義。

然后，假設(shè)我們要將表 USER 和 SKILL 連接在一起，并將結(jié)果讀入Pandas數(shù)據(jù)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)

是不是很厲害?讓我們把結(jié)果寫到一個(gè)名為USER_SKILL的新表中。

df.to_sql('USER_SKILL', con)

我們也可以用SQL客戶端來檢索表。

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么使用Python內(nèi)置數(shù)據(jù)庫”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)怎么使用Python內(nèi)置數(shù)據(jù)庫這一問題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！

文章標(biāo)題：怎么使用Python內(nèi)置數(shù)據(jù)庫
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