✅ Python - SQLite

Innholdsfortegnelse

Python har støtte for de fleste databasemotorer SQL, som gir oss muligheten til å velge den som passer best til det vi ønsker å oppnå med vårt program og vår kunnskap.
Last ned og installer SQLite for Python
Som vi nevnte i begynnelsen Python Den har støtte for de fleste databaser, vi må ganske enkelt laste ned og installere den tilsvarende modulen, i Linux kan vi til og med laste ned mange av modulene gjennom pakkelederen.
For installasjon SQLite Vi må først laste ned de nødvendige filene som begynner med http://pysqlite.org, som er siden der vi får modulen Python, Hvis vi jobber med Windows, er det sikreste at med nedlasting av modulen, vil vi også skaffe databasemotoren som sådan, inkludert i installasjonen. Når den er installert, kan vi begynne å bruke modulen.
Også i versjoner av Python som i 2.7 har vi blant standardbibliotekene modulen sqlite3 som det er lettere siden vi ikke trenger å laste ned og installere noe, kan vi ganske enkelt starte testene ved å importere den nevnte modulen.
Innledende trinn
Når modulkonfigurasjonsprosessen er fullført, kan vi begynne å jobbe med applikasjonen vår. Det første vi må vite er hvordan vi lager en database for programmet vårt, for dette vil vi bruke metoden koble og på denne måten skaffe objektet som vil hjelpe oss å samhandle med SQLite. For å gjøre dette vil vi gjøre følgende:

Som vi ser på bildet, er det første vi gjør å importere modulen, så etablerer vi forbindelsen, når vi gjør det, forteller vi at databasen vår skal kalles somedatabse.db, med dette SQLite det vil opprette en fil der databasemotoren skal plasseres, i dette tilfellet vil den bli opprettet i samme katalog som programmet vårt.
Deretter må vi skaffe en markør som er objektet som vil hjelpe oss å samhandle med databasemotoren. For å lage markøren har vi følgende:

Til slutt har vi to metoder: den første for å effektivt lagre det vi utfører i filen og den andre for å kunne lukke tilkoblingen til databasen, la oss se hver av dem:

Vi har allerede dekket den grunnleggende delen, hva om vi nå lager en liten testapplikasjon der vi bruker denne kunnskapen:
La oss si at vi ønsker å åpne en tekstfil og sende innholdet til en database, slik at vi kan gjøre forespørslene ved hjelp av SQL -spørringer For å fremskynde innholdslokalisering, la oss anta at filen vår har følgende struktur:

~ 07276 ~ ~ HORMEL SPAM… svinekjøtt m / skinke hakket CND ~ ^… ~ 1 porsjon ~ ^~~ 0

Hvor hvert felt starter med et ~ og er atskilt fra andre felt med ^, la oss se hvordan koden vår vil se ut:

 import sqlite def convert (value): if value.startswith ('~'): return value.strip ('~') if not value: value = '0' return float (value) conn = sqlite.connect ('food. db ') curs = conn.cursor () curs.execute (' '' CREATE TABLE food (id TEXT PRIMARY KEY, desc TEXT, water FLOAT, kcal FLOAT, protein FLOAT, fat FLOAT, ask FLOAT, carbs FLOAT, fiber FLOAT, sukker FLOAT) '' ') field_count = 10 markers =', '.join (['% s '] * field_count) query =' INSERT INTO food VALUES (% s) '% markers for line in open (' ABBREV.txt '): fields = line.split (' ') vals = [convert (f) for f in fields [: field_count]] curs.execute (query, vals) conn.commit () conn.close ()

Delene vi må markere her er bruken av objektet curs som hjelper oss med å lage databasen og deretter curs.execute () der vi sender spørringen og verdiene vi har behandlet fra filen, gjør vi på slutten av behandlingen en conn.commit () slik at det som kjøres blir lagret i filen og deretter med conn.close () vi stenger forbindelsen til databasen.Likte og hjalp du denne opplæringen?Du kan belønne forfatteren ved å trykke på denne knappen for å gi ham et positivt poeng