SQLite3 of python
一、SQLite3 数据库
SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成,一般 python 2.5 以上版本默认自带了sqlite3模块,因此不需要用户另外下载。
在 学习基本语法之前先来了解一下数据库是使用流程吧 ↓↓↓
所以,首先要创建一个数据库的连接对象,即connection对象,语法如下:
sqlite3.connect(database [,timeout,其他可选参数])
function: 此API打开与SQLite数据库文件的连接。如果成功打开数据库,则返回一个连接对象。
database: 数据库文件的路径,或 “:memory:” ,后者表示在RAM中创建临时数据库。
timeout: 指定连接在引发异常之前等待锁定消失的时间,默认为5.0(秒)
有了connection对象,就能创建游标对象了,即cursor对象,如下:
connection.cursor([cursorClass])
function: 创建一个游标,返回游标对象,该游标将在Python的整个数据库编程中使用。
接下来,看看connection对象 和 cursor对象的 “技能” 吧 ↓↓↓
方法 | 说明 |
connect.cursor() | 上述,返回游标对象 |
connect.execute(sql [,parameters]) | 创建中间游标对象执行一个sql命令 |
connect.executemany(sql [,parameters]) | 创建中间游标对象执行一个sql命令 |
connect.executescript(sql_script) | 创建中间游标对象, 以脚本的形式执行sql命令 |
connect.total_changes() | 返回自打开数据库以来,已增删改的行的总数 |
connect.commit() | 提交当前事务,不使用时为放弃所做的修改,即不保存 |
connect.rollback() | 回滚自上次调用commit()以来所做的修改,即撤销 |
connect.close() | 断开数据库连接 |
方法 | 说明 |
cursor.execute(sql [,parameters]) | 执行一个sql命令 |
cursor.executemany(sql,seq_of_parameters) | 对 seq_of_parameters 中的所有参数或映射执行一个sql命令 |
cursor.executescript(sql_script) | 以脚本的形式一次执行多个sql命令 |
cursor.fetchone() | 获取查询结果集中的下一行,返回一个单一的序列,当没有更多可用的数据时,则返回 None。 |
cursor.fetchmany([size=cursor.arraysize]) | 获取查询结果集中的下一行组,返回一个列表。当没有更多的可用的行时,则返回一个空的列表。size指定特定行数。 |
cursor.fetchall() | 获取查询结果集中所有(剩余)的行,返回一个列表。当没有可用的行时,则返回一个空的列表。 |
下面用一个简单实例作为介绍 >>>
1 def SQLite_Test(): 2 # =========== 连接数据库 ============ 3 # 1. 连接本地数据库 4 connectA = sqlite3.connect("example.db") 5 # 2. 连接内存数据库,在内存中创建临时数据库 6 connectB = sqlite3.connect(":memory:") 7 8 # =========== 创建游标对象 ============ 9 cursorA = connectA.cursor() 10 cursorB = connectB.cursor() 11 12 # =========== 创建表 ============ 13 cursorA.execute("CREATE TABLE class(id real, name text, age real, sex text)") 14 cursorB.execute("CREATE TABLE family(relation text, job text, age real)") 15 16 # =========== 插入数据 ============ 17 cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(1,'Jock',8,'M')") 18 cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(2,'Mike',10,'M')") 19 # 使用 ? 占位符 20 cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(?,?,?,?)", (3,'Sarah',9,'F')) 21 22 families = [ 23 ['Dad', 'CEO', 35], 24 ['Mom', 'singer', 33], 25 ['Brother', 'student', 8] 26 ] 27 cursorB.executemany("INSERT INTO family VALUES(?,?,?)",families) 28 29 # =========== 查找数据 ============ 30 # 使用 命名变量 占位符 31 cursorA.execute("SELECT * FROM class WHERE sex=:SEX", {"SEX":'M'}) 32 print("TABLE class: >>>select Male ", cursorA.fetchone()) 33 cursorA.close() 34 35 cursorB.execute("SELECT * FROM family ORDER BY relation") 36 print("TABLE family: ", cursorB.fetchall()) 37 cursorB.close() 38 39 # =========== 断开连接 ============ 40 connectA.close() 41 connectB.close() 42 43 SQLite_Test()
运行结果:
TABLE class: >>>select Male
(1.0, 'Jock', 8.0, 'M')
TABLE family:
[('Brother', 'student', 8.0), ('Dad', 'CEO', 35.0), ('Mom', 'singer', 33.0)]
二、小练手
使用目前学的sqlite3数据库知识,对一些数据进行增删查改的操作。此处选择来自下面网站的数据
先将数据从网站上爬取下来,存储为csv文件,然后再保存到数据库中,接着进行数据的操作。对于如何存储为csv文件,请查看 >>> 《此处的最后一个小主题》
对于本次小练习的介绍:
目的:对已爬取的数据进行数据库管理和简单操作
步骤: 创建数据库文件 >>> 创建表 >>> 保存数据到数据库 >>> 对数据进行简单操作
方法:我采用的方法是:
① 编写一个函数( get_data(fileName) ):读取csv文件中的数据,主要完成对数据的格式转换,以便适合保存到数据库中
② 编写一个函数类( class SQL_method ):对数据库进行简单操作,主要完成数据库的创建和数据的增删查改
方法 | 说明 |
__init__(self, dbName, tabelName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True) | 对参数进行初始化,参数含义分别为:数据库名称、表格名称、数据、表格首行(用于创建表)、表格首行(用于格式输出)、输出所有数据(插入数据后) |
creatTable(self) | 创建数据库文件、创建表格 |
destroyTable(self) | 删除表格 |
insertDatas(self) | 向数据库的表格中插入多条数据 |
getAllData(self) | 以列表形式返回数据库表格中的所有数据 |
searchData(self, condition, IfPrint=True) | 查找特定数据, 参数的含义分别为:查找条件、是否输出(查找的数据) |
deleteData(self, condition) | 在数据库的表格中删除特定数据, 参数为删除条件 |
printData(self, data) | 输出数据, 参数为需要输出的数据 |
run(self) | 运行创建数据库和表格的函数,同时支持输出所有数据(依靠Read_All) |
③ 尝试其他操作 ( 以下的所有操作均在 main 函数中实现 ):
a. 在数据库中查找某一项记录
b. 对数据按照某种排序输出
c. 对数据进行增加权值操作,实现重新排序 【权值详情】
d. 删除数据库中的某些记录
e. 删除数据库中的表
好了,有了前进的方向,那我们杨帆 ----- 起航 >>>
1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 ''' 3 使用 url = "http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html" 的数据进行SQLite3数据库的练习使用 4 @author: bpf 5 ''' 6 7 import sqlite3 8 from pandas import DataFrame 9 import re 10 11 class SQL_method: 12 ''' 13 function: 可以实现对数据库的基本操作 14 ''' 15 def __init__(self, dbName, tableName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True): 16 ''' 17 function: 初始化参数 18 dbName: 数据库文件名 19 tableName: 数据库中表的名称 20 data: 从csv文件中读取且经过处理的数据 21 columns: 用于创建数据库,为表的第一行 22 COLUMNS: 用于数据的格式化输出,为输出的表头 23 Read_All: 创建表之后是否读取出所有数据 24 ''' 25 self.dbName = dbName 26 self.tableName = tableName 27 self.data = data 28 self.columns = columns 29 self.COLUMNS = COLUMNS 30 self.Read_All = Read_All 31 32 def creatTable(self): 33 ''' 34 function: 创建数据库文件及相关的表 35 ''' 36 # 连接数据库 37 connect = sqlite3.connect(self.dbName) 38 # 创建表 39 connect.execute("CREATE TABLE {}({})".format(self.tableName, self.columns)) 40 # 提交事务 41 connect.commit() 42 # 断开连接 43 connect.close() 44 45 def destroyTable(self): 46 ''' 47 function: 删除数据库文件中的表 48 ''' 49 # 连接数据库 50 connect = sqlite3.connect(self.dbName) 51 # 删除表 52 connect.execute("DROP TABLE {}".format(self.tableName)) 53 # 提交事务 54 connect.commit() 55 # 断开连接 56 connect.close() 57 58 def insertDataS(self): 59 ''' 60 function: 向数据库文件中的表插入多条数据 61 ''' 62 # 连接数据库 63 connect = sqlite3.connect(self.dbName) 64 # 插入多条数据 65 connect.executemany("INSERT INTO {} VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)".format(self.tableName), self.data) 66 #for i in range(len(self.data)): 67 # connect.execute("INSERT INTO university VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)", data[i]) 68 # 提交事务 69 connect.commit() 70 # 断开连接 71 connect.close() 72 73 def getAllData(self): 74 ''' 75 function: 得到数据库文件中的所有数据 76 ''' 77 # 连接数据库 78 connect = sqlite3.connect(self.dbName) 79 # 创建游标对象 80 cursor = connect.cursor() 81 # 读取数据 82 cursor.execute("SELECT * FROM {}".format(self.tableName)) 83 dataList = cursor.fetchall() 84 # 断开连接 85 connect.close() 86 return dataList 87 88 def searchData(self, conditions, IfPrint=True): 89 ''' 90 function: 查找特定的数据 91 ''' 92 # 连接数据库 93 connect = sqlite3.connect(self.dbName) 94 # 创建游标 95 cursor = connect.cursor() 96 # 查找数据 97 cursor.execute("SELECT * FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions)) 98 data = cursor.fetchall() 99 # 关闭游标 100 cursor.close() 101 # 断开数据库连接 102 connect.close() 103 if IfPrint: 104 self.printData(data) 105 return data 106 107 def deleteData(self, conditions): 108 ''' 109 function: 删除数据库中的数据 110 ''' 111 # 连接数据库 112 connect = sqlite3.connect(self.dbName) 113 # 插入多条数据 114 connect.execute("DELETE FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions)) 115 # 提交事务 116 connect.commit() 117 # 断开连接 118 connect.close() 119 120 def printData(self, data): 121 print("{1:{0}^3}{2:{0}<11}{3:{0}<4}{4:{0}<4}{5:{0}<5}{6:{0}<5}{7:{0}^5}{8:{0}^5}{9:{0}^5}{10:{0}^5}{11:{0}^5}{12:{0}^6}{13:{0}^5}".format(chr(12288), *self.COLUMNS)) 122 for i in range(len(data)): 123 print("{1:{0}<4.0f}{2:{0}<10}{3:{0}<5}{4:{0}<6}{5:{0}<7}{6:{0}<8}{7:{0}<7.0f}{8:{0}<8}{9:{0}<7.0f}{10:{0}<6.0f}{11:{0}<9.0f}{12:{0}<6.0f}{13:{0}<6.0f}".format(chr(12288), *data[i])) 124 125 def run(self): 126 try: 127 # 创建数据库文件 128 self.creatTable() 129 print(">>> 数据库创建成功!") 130 # 保存数据到数据库 131 self.insertDataS() 132 print(">>> 表创建、数据插入成功!") 133 except: 134 print(">>> 数据库已创建!") 135 # 读取所有数据 136 if self.Read_All: 137 self.printData(self.getAllData()) 138 139 def get_data(fileName): 140 ''' 141 function: 读取获得大学排名的数据 并 将结果返回 142 ''' 143 data = [] 144 # 打开文件 145 f = open(fileName, 'r', encoding='utf-8') 146 # 按行读取文件 147 for line in f.readlines(): 148 # 替换掉其中的换行符和百分号 替换百分号是为了方便之后的排序和运算 149 line = line.replace(' ', '') 150 line = line.replace('%','') 151 # 将字符串按照 ',' 分割为列表 152 line = line.split(',') 153 154 for i in range(len(line)): 155 # 使用 异常处理 避开 出现中文无法转换 的错误 156 try: 157 # 将空值填充为 0 158 if line[i] == '': 159 line[i] = '0' 160 # 将数字转换为数值 161 line[i] = eval(line[i]) 162 except: 163 continue 164 data.append(tuple(line)) 165 # EN_columns、CH_columns 分别为 用于数据库创建、数据的格式化输出 166 EN_columns = "Rank real, University text, Province text, Grade real, SourseQuality real, TrainingResult real, ResearchScale real, 167 ReserchQuality real, TopResult real, TopTalent real, TechnologyService real, Cooperation real, TransformationResults real" 168 CH_columns = ["排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量", "培养结果(%)", "科研规模", "科研质量", "顶尖成果", "顶尖人才", "科技服务", "产学研合作", "成果转化"] 169 return data[1:], EN_columns, CH_columns 170 171 if __name__ == "__main__": 172 # =================== 设置和得到基本数据 =================== 173 fileName = "D:\University_Rank.csv" 174 data, EN_columns, CH_columns = get_data(fileName) 175 dbName = "university.db" 176 tableName = "university" 177 178 # ================= 创建一个SQL_method对象 ================== 179 SQL = SQL_method(dbName, tableName, data, EN_columns, CH_columns, False) 180 181 # =================== 创建数据库并保存数据 =================== 182 SQL.run() 183 184 # =================== 在数据库中查找数据项 =================== 185 # 查找记录并输出结果 186 print(">>> 查找数据项(University = '广东工业大学') :") 187 SQL.searchData("University = '广东工业大学'", True) 188 189 # ================= 在数据库中筛选数据项并排序 ================== 190 # 将选取广东省的数据 并 对科研规模大小排序 191 print(" >>> 筛选数据项并按照科研规模排序(Province = '广东省') :") 192 SQL.searchData("Province = '广东省' ORDER BY ResearchScale", True) 193 194 # =============== 对数据库中的数据进行重新排序操作 ================ 195 # 定义权值 196 Weight = [0.3, 0.15, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05] 197 value, sum = [], 0 198 # 获取 Province = '广东省' 的所有数据 199 sample = SQL.searchData("Province = '广东省'", False) 200 # 按照权值求出各个大学的总得分 201 for i in range(len(sample)): 202 for j in range(len(Weight)): 203 sum += sample[i][4+j] * Weight[j] 204 value.append(sum) 205 sum = 0 206 # 将结果通过 pandas 的 DataFrame 方法组成一个二维序列 207 university = [university[1] for university in sample] 208 uv, tmp = [], [] 209 for i in range(len(university)): 210 tmp.append(university[i]) 211 tmp.append(value[i]) 212 uv.append(tmp) 213 tmp = [] 214 df = DataFrame(uv, columns=list(("大学", "总分"))) 215 df = df.sort_values('总分') 216 df.index = [i for i in range(1, len(uv)+1)] 217 # 输出结果 218 print(" >>> 筛选【广东省】的大学并通过权值运算后重排名的结果: ", df) 219 220 # ===================== 在数据库中删除数据项 ===================== 221 SQL.deleteData("Province = '北京市'") 222 SQL.deleteData("Province = '广东省'") 223 SQL.deleteData("Province = '山东省'") 224 SQL.deleteData("Province = '山西省'") 225 SQL.deleteData("Province = '江西省'") 226 SQL.deleteData("Province = '河南省'") 227 print(" >>> 数据删除成功!") 228 SQL.printData(SQL.getAllData()) 229 230 # ====================== 在数据库中删除表 ======================== 231 SQL.destroyTable() 232 print(">>> 表删除成功!
用于我将所有的要求都写在 main 函数中,因此显得有点乱,但只要明白上面提及的要求就不乱了!
那我们看看执行效果吧,有些地方结果太多就不 一 一 展示。