Python标准库14 数据库 (sqlite3)

2023-11-09 来源：花图问答

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以搭配Python建网站，或者制作有数据存储需求的工具。SQLite还在其它领域有广泛的应用，比如HTML5和移动端。Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。

我将创建一个简单的关系型数据库，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某个书的信息。一本书归属于某一个分类，因此book有一个外键(foreign key)，指向catogory表的主键id。

技术分享

创建数据库

我首先来创建数据库，以及数据库中的表。在使用connect()连接数据库后，我就可以通过定位指针cursor，来执行SQL命令：

# By Vameiimport sqlite3# test.db is a file in the working directory.conn = sqlite3.connect("test.db")c = conn.cursor()# create tablesc.execute(‘‘‘CREATE TABLE category (id int primary key, sort int, name text)‘‘‘)c.execute(‘‘‘CREATE TABLE book (id int primary key, sort int, name text, price real, category int, FOREIGN KEY (category) REFERENCES category(id))‘‘‘)# save the changesconn.commit()# close the connection with the databaseconn.close()

SQLite的数据库是一个磁盘上的文件，如上面的test.db，因此整个数据库可以方便的移动或复制。test.db一开始不存在，所以SQLite将自动创建一个新文件。

利用execute()命令，我执行了两个SQL命令，创建数据库中的两个表。创建完成后，保存并断开数据库连接。

插入数据

上面创建了数据库和表，确立了数据库的抽象结构。下面将在同一数据库中插入数据：

# By Vameiimport sqlite3conn = sqlite3.connect("test.db")c = conn.cursor()books = [(1, 1, ‘Cook Recipe‘, 3.12, 1), (2, 3, ‘Python Intro‘, 17.5, 2), (3, 2, ‘OS Intro‘, 13.6, 2), ]# execute "INSERT" c.execute("INSERT INTO category VALUES (1, 1, ‘kitchen‘)")# using the placeholderc.execute("INSERT INTO category VALUES (?, ?, ?)", [(2, 2, ‘computer‘)])# execute multiple commandsc.executemany(‘INSERT INTO book VALUES (?, ?, ?, ?, ?)‘, books)conn.commit()conn.close()

插入数据同样可以使用execute()来执行完整的SQL语句。SQL语句中的参数，使用"?"作为替代符号，并在后面的参数中给出具体值。这里不能用Python的格式化字符串，如"%s"，因为这一用法容易受到SQL注入攻击。

我也可以用executemany()的方法来执行多次插入，增加多个记录。每个记录是表中的一个元素，如上面的books表中的元素。

查询

在执行查询语句后，Python将返回一个循环器，包含有查询获得的多个记录。你循环读取，也可以使用sqlite3提供的fetchone()和fetchall()方法读取记录：

# By Vameiimport sqlite3conn = sqlite3.connect(‘test.db‘)c = conn.cursor()# retrieve one recordc.execute(‘SELECT name FROM category ORDER BY sort‘)print(c.fetchone())print(c.fetchone())# retrieve all records as a listc.execute(‘SELECT * FROM book WHERE book.category=1‘)print(c.fetchall())# iterate through the recordsfor row in c.execute(‘SELECT name, price FROM book ORDER BY sort‘): print(row)

更新与删除

你可以更新某个记录，或者删除记录：

# By Vameiconn = sqlite3.connect("test.db")c = conn.cursor()c.execute(‘UPDATE book SET price=? WHERE id=?‘,(1000, 1))c.execute(‘DELETE FROM book WHERE id=2‘)conn.commit()conn.close()

你也可以直接删除整张表：

c.execute(‘DROP TABLE book‘)

如果删除test.db，那么整个数据库会被删除。

总结

sqlite3只是一个SQLite的接口。想要熟练的使用SQLite数据库，还需要学习更多的关系型数据库的知识。

欢迎继续阅读“Python快速教程”

Python标准库14 数据库 (sqlite3)

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小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：

python sqlite3 怎么处理

要操作关系数据库，首先需要连接到数据库，一个数据库连接称为Connection；
连接到数据库后，需要打开游标，称之为Cursor，通过Cursor执行SQL语句，然后，获得执行结果。
Python定义了一套操作数据库的API接口，任何数据库要连接到Python，只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。

# 导入SQLite驱动:
>>> import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db
# 如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建一个Cursor:
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行一条SQL语句，创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 继续执行一条SQL语句，插入一条记录:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values ('1', 'Michael')')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 通过rowcount获得插入的行数:
>>> cursor.rowcount
1
# 关闭Cursor:
>>> cursor.close()
# 提交事务:
>>> conn.commit()
# 关闭Connection:
>>> conn.close()

推荐学习资料：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001388320596292f925f46d56ef4c80a1c9d8e47e2d5711000

python sqlite3 怎么处理

推荐学习资料：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001388320596292f925f46d56ef4c80a1c9d8e47e2d5711000

Python 常用的标准库以及第三方库有哪些?

标准库
Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数*算、HASH、Tkinter等

Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
著名第三方库
1.Web框架
Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid：企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell：简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado：一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy：一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy：基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons：基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope：开源的Web应用服务器。
TurboGears：基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted：流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote： Web开发框架。

2.科学计算
Matplotlib：用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy：基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy：基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。

3.GUI
PyGtk：基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt：用于Python的QT开发库。
WxPython： Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。

4.其它
BeautifulSoup：基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL：基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame：基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe：将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。

Python 常用的标准库以及第三方库有哪些?

如何在python程序中查看sqlite3某数据库中的表名

sqlite3数据库里表的信息存储在了一个名为sqlite_master的表中

因此可以通过这条语句来查看数据库中所有表的名称

SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';

下面是Python的用法con = sqlite3.connect('database.db')

cursor = con.cursor()

cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")

print(cursor.fetchall())

python sqlite3 是否有表

表是数据库必不可少的一部分，sqlite3当然有啦

创建表的方法

直接用sql语言

CREATE TABLE database_name.table_name(
   column1 datatype  PRIMARY KEY(one or more columns),
   column2 datatype,
   column3 datatype,
   .....
   columnN datatype,
);

使用python的接口

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')

python sqlite3 是否有表

表是数据库必不可少的一部分，sqlite3当然有啦

创建表的方法

直接用sql语言

CREATE TABLE database_name.table_name(
   column1 datatype  PRIMARY KEY(one or more columns),
   column2 datatype,
   column3 datatype,
   .....
   columnN datatype,
);

使用python的接口

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')

python 如何访问加密的sqlite3数据库?

你的 sqlite3数据库是用 SEE 加密的吗？如果是了话，试一下通过python执行以下sqlite pragma命令来提供解密key

PRAGMA key='your-secret-key';

根据 SEE的文档，通过 PRAGMA 命令也可以提供解密key，而不需 sqlite3_key_v2() 这个C API。你试一下。

python 如何访问加密的sqlite3数据库?

你的 sqlite3数据库是用 SEE 加密的吗？如果是了话，试一下通过python执行以下sqlite pragma命令来提供解密key

PRAGMA key='your-secret-key';

根据 SEE的文档，通过 PRAGMA 命令也可以提供解密key，而不需 sqlite3_key_v2() 这个C API。你试一下。

python中的sqlite3 把一个链表当做一个元素插入到数据库_表中一行记...

>>> import sqlite3
>>>
>>> conn = sqlite3.connect(":memory:")
>>> conn.executescript("""
... create table tester (id integer primary key, lst);
... """)
<sqlite3.Cursor object at 0xb7447460>
>>> conn.commit()
>>> curr = conn.cursor()
>>> curr.executemany("insert into tester (id, lst) values (?, ?)", [
...     (1, repr(range(10))),
...     (2, repr(range(20))),
...     (3, repr(range(30))),
...     ])
<sqlite3.Cursor object at 0xb7447be0>
>>> conn.commit()
>>> curr.execute("select * from tester")
<sqlite3.Cursor object at 0xb7447be0>
>>> for id, lst in curr:
...     print id, eval(lst)
...
1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
3 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
>>>

python中的sqlite3 把一个链表当做一个元素插入到数据库_表中一行记...

Python数据分析库有哪些

Python数据分析必备的第三方库：

1、Pandas

Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。

Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。

2、Numpy

Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。

3、Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。

Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。

Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。

4、SciPy

SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。

SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。

5、Keras

Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。

6、Scrapy

Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

7、Gensim

Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。

后端编程Python3-数据库编程

对大多数软件开发者而言，术语数据库通常是指RDBMS（关系数据库管理系统）, 这些系统使用表格（类似于电子表格的网格），其中行表示记录，列表示记录的字段。表格及其中存放的数据是使用SQL （结构化査询语言）编写的语句来创建并操纵的。Python提供了用于操纵SQL数据库的API（应用程序接口），通常与作为标准的SQLite 3数据库一起发布。

另一种数据库是DBM （数据库管理器），其中存放任意数量的键-值项。Python 的标准库提供了几种DBM的接口，包括某些特定于UNIX平台的。DBM的工作方式与Python中的字典类似，区别在于DBM通常存放于磁盘上而不是内存中，并且其键与值总是bytes对象，并可能受到长度*。本章第一节中讲解的shelve模块提供了方便的DBM接口，允许我们使用字符串作为键，使用任意（picklable）对象作为值。

如果可用的 DBM 与 SQLite 数据库不够充分，Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量数据库相关的包，包括bsddb DBM ("Berkeley DB")，对象-关系映射器，比如SQLAlchemy （www.sqlalchemy.org）,以及流行的客户端/服务器数据的接口，比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。

本章中，我们将实现某程序的两个版本，该程序用于维护一个DVD列表，并追踪每个DVD的标题、发行年份、时间长度以及发行者。该程序的第一版使用DBM （通过shelve模块）存放其数据，第二版则使用SQLite数据库。两个程序都可以加载与保存简单的XML格式，这使得从某个程序导出DVD数据并将其导入到其他程序成为可能。与DBM版相比，基于SQL的程序提供了更多一些的功能，并且其数据设计也稍干净一些。

12.1 DBM数据库

shelve模块为DBM提供了一个wrapper,借助于此，我们在与DBM交互时，可以将其看做一个字典，这里是假定我们只使用字符串键与picklable值，实际处理时， shelve模块会将键与值转换为bytes对象(或者反过来)。

由于shelve模块使用的是底层的DBM,因此，如果其他计算机上没有同样的DBM,那么在某台计算机上保存的DBM文件在其他机器上无法读取是可能的。为解决这一问题，常见的解决方案是对那些必须在机器之间可传输的文件提供XML导入与导出功能，这也是我们在本节的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。

对键，我们使用DVD的标题；对值，则使用元组，其中存放发行者、发行年份以及时间。借助于shelve模块，我们不需要进行任何数据转换，并可以把DBM对象当做一个字典进行处理。

程序在结构上类似于我们前面看到的那种菜单驱动型的程序，因此，这里主要展示的是与DBM程序设计相关的那部分。下面给出的是程序main()函数中的一部分，忽略了其中菜单处理的部分代码。

db = None

try:

db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

finally:

if db is not None:

db.dose()

这里我们已打开(如果不存在就创建)指定的DBM文件，以便于对其进行读写操作。每一项的值使用指定的pickle协议保存为一个pickle,现有的项可以被读取，即便是使用更底层的协议保存的，因为Python可以计算出用于读取pickle的正确协议。最后，DBM被关闭——其作用是清除DBM的内部缓存，并确保磁盘文件可以反映出已作的任何改变，此外，文件也需要关闭。

该程序提供了用于添加、编辑、列出、移除、导入、导出DVD数据的相应选项。除添加外，我们将忽略大部分用户接口代码，同样是因为已经在其他上下文中进行了展示。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,

maximum=datetime,date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes“, minimum=0, maximum=60*48)

db[title] = (director, year, ration)

db.sync()

像程序菜单调用的所有函数一样，这一函数也以DBM对象(db)作为其唯一参数。该函数的大部分工作都是获取DVD的详细资料，在倒数第二行，我们将键-值项存储在DBM文件中,DVD的标题作为键，发行者、年份以及时间(由shelve模块pickled在一起)作为值。

为与Python通常的一致性同步，DBM提供了与字典一样的API，因此，除了 shelve.open() 函数(前面已展示)与shelve.Shelf.sync()方法(该方法用于清除shelve的内部缓存，并对磁盘上文件的数据与所做的改变进行同步——这里就是添加一个新项)，我们不需要学习任何新语法。

def edit_dvd(db):

old_title = find_dvd(db, "edit")

if old_title is None:

return

title = Console.get.string("Title", "title", old_title)

if not title:

return

director, year, ration = db[old_title]

...

db[title]= (director, year, ration)

if title != old_title:

del db[old_title]

db.sync()

为对某个DVD进行编辑，用户必须首先选择要操作的DVD,也就是获取DVD 的标题，因为标题用作键，值则用于存放其他相关数据。由于必要的功能在其他场合 (比如移除DVD)也需要使用，因此我们将其实现在一个单独的find_dvd()函数中，稍后将査看该函数。如果找到了该DVD,我们就获取用户所做的改变，并使用现有值作为默认值，以便提高交互的速度。(对于这一函数，我们忽略了大部分用户接口代码，因为其与添加DVD时几乎是相同的。)最后，我们保存数据，就像添加时所做的一样。如果标题未作改变，就重写相关联的值；如果标题已改变，就创建一个新的键-值对，并且需要删除原始项。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

while True:

matches =[]

start = Console.get_string(message, "title")

if not start:

return None

for title in db:

if title.lower().startswith(start.lower()):

matches.append(title)

if len(matches) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(matches) == 1:

return matches[0]

elif len(matches) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds start with {0}; try entering more of the title".format(start)

continue

else:

matches = sorted(matches, key=str.lower)

for i, match in enumerate(matches):

print("{0}: {1}".format(i+1, match))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(matches))

return matches[which - 1] if which != 0 else None

为尽可能快而容易地发现某个DVD,我们需要用户只输入其标题的一个或头几个字符。在具备了标题的起始字符后，我们在DBM中迭代并创建一个匹配列表。如果只有一个匹配项，就返回该项；如果有几个匹配项(但少于DISPLAY_LIMIT, 一个在程序中其他地方设置的整数)，就以大小写不敏感的顺序展示所有这些匹配项，并为每一项设置一个编号，以便用户可以只输入编号就可以选择某个标题。(Console.get_integer()函数可以接受0,即便最小值大于0,以便0可以用作一个删除值。通过使用参数allow_zero=False, 可以禁止这种行为。我们不能使用Enter键，也就是说，没有什么意味着取消，因为什么也不输入意味着接受默认值。)

def list_dvds(db):

start =”"

if len(db)>DISPLAY.LIMIT:

start = Console.get_string(“List those starting with [Enter=all]”， "start”)

print()

for title in sorted(db, key=str.lower):

if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):

director, year, ration = db[title]

print("{title} ({year}) {ration} minute{0}, by "

"{director}".format(Util.s(ration),**locals()))

列出所有DVD (或者那些标题以某个子字符串引导)就是对DBM的所有项进行迭代。

Util.s()函数就是简单的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果时间长度不是1分钟，就返回"s"。

def remove_dvd(db):

title = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

del db[title]

db.sync()

要移除一个DVD,首先需要找到用户要移除的DVD,并请求确认，获取后从DBM中删除该项即可。

到这里，我们展示了如何使用shelve模块打开(或创建)一个DBM文件，以及如何向其中添加项、编辑项、对其项进行迭代以及移除某个项。

遗憾的是，在我们的数据设计中存在一个瑕疵。发行者名称是重复的，这很容易导致不一致性，比如，发行者Danny DeVito可能被输入为"Danny De Vito",用于一个电影；也可以输入为“Danny deVito",用于另一个。为解决这一问题，可以使用两个DBM文件，主DVD文件使用标题键与(年份，时间长度，发行者ID)值; 发行者文件使用发行者ID (整数)键与发行者名称值。下一节展示的SQL数据库版程序将避免这一瑕疵，这是通过使用两个表格实现的，一个用于DVD,另一个用于发行者。

12.2 SQL数据库

大多数流行的SQL数据库的接口在第三方模块中是可用的，Python带有sqlite3 模块(以及SQLite 3数据库)，因此，在Python中，可以直接开始数据库程序设计。SQLite是一个轻量级的SQL数据库，缺少很多诸如PostgreSQL这种数据库的功能，但非常便于构造原型系统，并且在很多情况下也是够用的。

为使后台数据库之间的切换尽可能容易，PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了称为DB-API 2.0的API规范。数据库接口应该遵循这一规范，比如sqlite3模块就遵循这一规范，但不是所有第三方模块都遵循。API规范中指定了两种主要的对象，即连接对象与游标对象。表12-1与表12-2中分别列出了这两种对象必须支持的API。在sqlite3模块中，除DB-API 2.0规范必需的之外，其连接对象与游标对象都提供了很多附加的属性与方法。

DVD程序的SQL版本为dvds.sql.py,该程序将发行者与DVD数据分开存储，以避免重复，并提供一个新菜单，以供用户列出发行者。该程序使用的两个表格在图12-1

def connect(filename):

create= not os.path.exists(filename)

db = sqlite3.connect(filename)

if create:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE directors ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")

cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"title TEXT NOT NULL, "

"year INTEGER NOT NULL,"

"ration INTEGER NOT NULL, "

"director_id INTEGER NOT NULL, ”

"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")

db.commit()

return db

sqlite3.connect()函数会返回一个数据库对象，并打开其指定的数据库文件。如果该文件不存在，就创建一个空的数据库文件。鉴于此，在调用sqlite3.connect()之前，我们要注意数据库是否是准备从头开始创建，如果是，就必须创建该程序要使用的表格。所有査询都是通过一个数据库游标完成的，可以从数据库对象的cursor()方法获取。

注意，两个表格都是使用一个ID字段创建的，ID字段有一个AUTOINCREMENT 约束——这意味着SQLite会自动为ID字段赋予唯一性的数值，因此，在插入新记录时，我们可以将这些字段留给SQLite处理。

SQLite支持有限的数据类型——实际上就是布尔型、数值型与字符串——但使用数据'‘适配器”可以对其进行扩展，或者是扩展到预定义的数据类型(比如那些用于日期与datetimes的类型)，或者是用于表示任意数据类型的自定义类型。DVD程序并不需要这一功能，如果需要，sqlite3模块的文档提供了很多详细解释。我们使用的外部键语法可能与用于其他数据库的语法不同，并且在任何情况下，只是记录我们的意图，因为SQLite不像很多其他数据库那样需要强制关系完整性，sqlite3另一点与众不同的地方在于其默认行为是支持隐式的事务处理，因此，没有提供显式的“开始事务” 方法。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year”, minimum=1896,

maximum=datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

minimum=0,maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor = db.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO dvds ”

"(title, year, ration, director_id)"

"VALUES (?, ?, ?, ?)",

(title, year, ration, director_id))

db.commit()

这一函数的开始代码与dvds-dbm.py程序中的对应函数一样，但在完成数据的收集后，与原来的函数有很大的差别。用户输入的发行者可能在也可能不在directors表格中，因此，我们有一个get_and_set_director()函数，在数据库中尚无某个发行者时，该函数就将其插入到其中，无论哪种情况都返回就绪的发行者ID,以便在需要的时候插入到dvds表。在所有数据都可用后，我们执行一条SQL INSERT语句。我们不需要指定记录ID,因为SQLite会自动为我们提供。

在査询中，我们使用问号(？)作为占位符，每个?都由包含SQL语句的字符串后面的序列中的值替代。命名的占位符也可以使用，后面在编辑记录时我们将看到。尽管避免使用占位符(而只是简单地使用嵌入到其中的数据来格式化SQL字符串)也是可能的，我们建议总是使用占位符，并将数据项正确编码与转义的工作留给数据库模块来完成。使用占位符的另一个好处是可以提高安全性，因为这可以防止任意的SQL 被恶意地插入到一个査询中。

def get_and_set_director(db, director):

director_id = get_director_id(db, director)

if directorjd is not None:

return director_id

cursor = db.cursor()

cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)”,(director,))

db.commit()

return get_director_id(db, director)

这一函数返回给定发行者的ID,并在必要的时候插入新的发行者记录。如果某个记录被插入，我们首先尝试使用get_director_id()函数取回其ID。

def get_director_id(db, director):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))

fields = cursor.fetchone()

return fields[0] if fields is not None else None

get_director_id()函数返回给定发行者的ID,如果数据库中没有指定的发行者，就返回None。我们使用fetchone()方法，因为或者有一个匹配的记录，或者没有。(我们知道，不会有重复的发行者，因为directors表格的名称字段有一个UNIQUE约束，在任何情况下，在添加一个新的发行者之前，我们总是先检査其是否存在。)这种取回方法总是返回一个字段序列(如果没有更多的记录，就返回None)。即便如此，这里我们只是请求返回一个单独的字段。

def edit_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "edit")

if title is None:

return

title = Console.get_string("Title","title", title)

if not title:

return

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.ration, directors.name"

“FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "

"dvds.id=:id", dict(id=identity))

year, ration, director = cursor.fetchone()

director = Console.get_string("Director", "director", director)

if not director:

return

year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

ration, minimum=0, maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"

"ration=:ration, director_id=:directorjd "

"WHERE id=:identity", locals())

db.commit()

要编辑DVD记录，我们必须首先找到用户需要操纵的记录。如果找到了某个记录，我们就给用户修改其标题的机会，之后取回该记录的其他字段，以便将现有值作为默认值，将用户的输入工作最小化，用户只需要按Enter键就可以接受默认值。这里，我们使用了命名的占位符(形式为:name),并且必须使用映射来提供相应的值。对SELECT语句，我们使用一个新创建的字典；对UPDATE语句，我们使用的是由 locals()返回的字典。

我们可以同时为这两个语句都使用新字典，这种情况下，对UPDATE语句，我们可以传递 dict(title=title, year=year, ration=ration, director_id=director_id, id=identity))，而非 locals()。

在具备所有字段并且用户已经输入了需要做的改变之后，我们取回相应的发行者ID (如果必要就插入新的发行者记录)，之后使用新数据对数据库进行更新。我们采用了一种简化的方法，对记录的所有字段进行更新，而不仅仅是那些做了修改的字段。

在使用DBM文件时，DVD标题被用作键，因此，如果标题进行了修改，我们就需要创建一个新的键-值项，并删除原始项。不过，这里每个DVD记录都有一个唯一性的ID,该ID是记录初次插入时创建的，因此，我们只需要改变任何其他字段的值，而不需要其他操作。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

cursor = db.cursor()

while True: .

start = Console.get_stnng(message, "title")

if not start:

return (None, None)

cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "

"WHERE title LIKE ? ORDER BY title”，

(start +"%",))

records = cursor.fetchall()

if len(records) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(records) == 1:

return records[0]

elif len(records) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds ({0}) start with {1}; try entering "

"more of the title".format(len(records),start))

continue

else:

for i, record in enumerate(records):

print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(records))

return records[which -1] if which != 0 else (None, None)

这一函数的功能与dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函数相同，并返回一个二元组 (DVD标题，DVD ID)或(None, None),具体依赖于是否找到了某个记录。这里并不需要在所有数据上进行迭代，而是使用SQL通配符(%),因此只取回相关的记录。

由于我们希望匹配的记录数较小，因此我们一次性将其都取回到序列的序列中。如果有不止一个匹配的记录，但数量上又少到可以显示，我们就打印记录，并将每条记录附带一个数字编号，以便用户可以选择需要的记录，其方式与在dvds-dbm.py程序中所做的类似：

def list_dvds(db):

cursor = db.cursor()

sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.ration, "

"directors.name FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id")

start = None

if dvd_count(db) >DISPLAY_LIMIT:

start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")

sql += " AND dvds.title LIKE ?"

sql += ” ORDER BY dvds.title"

print()

if start is None:

cursor.execute(sql)

else:

cursor.execute(sql, (start +"%",))

for record in cursor:

print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))

要列出每个DVD的详细资料，我们执行一个SELECT査询。该査询连接两个表，如果记录(由dvd_count()函数返回)数量超过了显示*值,就将第2个元素添加到WHERE 分支，之后执行该査询，并在结果上进行迭代。每个记录都是一个序列，其字段是与 SELECT査询相匹配的。

def dvd_count(db):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")

return cursor.fetchone()[0]

我们将这几行代码放置在一个单独的函数中，因为我们在几个不同的函数中都需要使用这几行代码。

我们忽略了 list_directors()函数的代码，因为该函数在结构上与list_dvds()函数非常类似，只不过更简单一些，因为本函数只列出一个字段(name)。

def remove_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))

db.commit()

在用户需要删除一个记录时，将调用本函数，并且本函数与dvds-dbm.py程序中相应的函数是非常类似的。

到此，我们完全查阅了 dvds-sql.py程序，并且了解了如何创建数据库表格、选取记录、在选定的记录上进行迭代以及插入、更新与删除记录。使用execute()方法，我们可以执行底层数据库所支持的任意SQL语句。

SQLite提供了比我们这里使用的多得多的功能，包括自动提交模式（以及任意其他类型的事务控制），以及创建可以在SQL查询内执行的函数的能力。提供一个工厂函数并用于控制对每个取回的记录返回什么（比如，一个字典或自定义类型，而不是字段序列）也是可能的。此外，通过传递“:memory:”作为文件名，创建内存中的SQLite 数据库也是可能的。

以上内容部分摘自视频课程05后端编程Python22 数据库编程，更多实操示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。

后端编程Python3-数据库编程

12.1 DBM数据库

db = None

try:

db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

finally:

if db is not None:

db.dose()

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,

maximum=datetime,date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes“, minimum=0, maximum=60*48)

db[title] = (director, year, ration)

db.sync()

def edit_dvd(db):

old_title = find_dvd(db, "edit")

if old_title is None:

return

title = Console.get.string("Title", "title", old_title)

if not title:

return

director, year, ration = db[old_title]

...

db[title]= (director, year, ration)

if title != old_title:

del db[old_title]

db.sync()

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

while True:

matches =[]

start = Console.get_string(message, "title")

if not start:

return None

for title in db:

if title.lower().startswith(start.lower()):

matches.append(title)

if len(matches) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(matches) == 1:

return matches[0]

elif len(matches) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds start with {0}; try entering more of the title".format(start)

continue

else:

matches = sorted(matches, key=str.lower)

for i, match in enumerate(matches):

print("{0}: {1}".format(i+1, match))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(matches))

return matches[which - 1] if which != 0 else None

def list_dvds(db):

start =”"

if len(db)>DISPLAY.LIMIT:

start = Console.get_string(“List those starting with [Enter=all]”， "start”)

print()

for title in sorted(db, key=str.lower):

if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):

director, year, ration = db[title]

print("{title} ({year}) {ration} minute{0}, by "

"{director}".format(Util.s(ration),**locals()))

列出所有DVD (或者那些标题以某个子字符串引导)就是对DBM的所有项进行迭代。

Util.s()函数就是简单的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果时间长度不是1分钟，就返回"s"。

def remove_dvd(db):

title = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

del db[title]

db.sync()

要移除一个DVD,首先需要找到用户要移除的DVD,并请求确认，获取后从DBM中删除该项即可。

到这里，我们展示了如何使用shelve模块打开(或创建)一个DBM文件，以及如何向其中添加项、编辑项、对其项进行迭代以及移除某个项。

12.2 SQL数据库

DVD程序的SQL版本为dvds.sql.py,该程序将发行者与DVD数据分开存储，以避免重复，并提供一个新菜单，以供用户列出发行者。该程序使用的两个表格在图12-1

def connect(filename):

create= not os.path.exists(filename)

db = sqlite3.connect(filename)

if create:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE directors ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")

cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"title TEXT NOT NULL, "

"year INTEGER NOT NULL,"

"ration INTEGER NOT NULL, "

"director_id INTEGER NOT NULL, ”

"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")

db.commit()

return db

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year”, minimum=1896,

maximum=datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

minimum=0,maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor = db.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO dvds ”

"(title, year, ration, director_id)"

"VALUES (?, ?, ?, ?)",

(title, year, ration, director_id))

db.commit()

def get_and_set_director(db, director):

director_id = get_director_id(db, director)

if directorjd is not None:

return director_id

cursor = db.cursor()

cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)”,(director,))

db.commit()

return get_director_id(db, director)

这一函数返回给定发行者的ID,并在必要的时候插入新的发行者记录。如果某个记录被插入，我们首先尝试使用get_director_id()函数取回其ID。

def get_director_id(db, director):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))

fields = cursor.fetchone()

return fields[0] if fields is not None else None

def edit_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "edit")

if title is None:

return

title = Console.get_string("Title","title", title)

if not title:

return

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.ration, directors.name"

“FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "

"dvds.id=:id", dict(id=identity))

year, ration, director = cursor.fetchone()

director = Console.get_string("Director", "director", director)

if not director:

return

year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

ration, minimum=0, maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"

"ration=:ration, director_id=:directorjd "

"WHERE id=:identity", locals())

db.commit()

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

cursor = db.cursor()

while True: .

start = Console.get_stnng(message, "title")

if not start:

return (None, None)

cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "

"WHERE title LIKE ? ORDER BY title”，

(start +"%",))

records = cursor.fetchall()

if len(records) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(records) == 1:

return records[0]

elif len(records) >DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds ({0}) start with {1}; try entering "

"more of the title".format(len(records),start))

continue

else:

for i, record in enumerate(records):

print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(records))

return records[which -1] if which != 0 else (None, None)

def list_dvds(db):

cursor = db.cursor()

sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.ration, "

"directors.name FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id")

start = None

if dvd_count(db) >DISPLAY_LIMIT:

start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")

sql += " AND dvds.title LIKE ?"

sql += ” ORDER BY dvds.title"

print()

if start is None:

cursor.execute(sql)

else:

cursor.execute(sql, (start +"%",))

for record in cursor:

print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))

def dvd_count(db):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")

return cursor.fetchone()[0]

我们将这几行代码放置在一个单独的函数中，因为我们在几个不同的函数中都需要使用这几行代码。

我们忽略了 list_directors()函数的代码，因为该函数在结构上与list_dvds()函数非常类似，只不过更简单一些，因为本函数只列出一个字段(name)。

def remove_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))

db.commit()

在用户需要删除一个记录时，将调用本函数，并且本函数与dvds-dbm.py程序中相应的函数是非常类似的。

以上内容部分摘自视频课程05后端编程Python22 数据库编程，更多实操示例请参照视频讲解。跟着张员外讲编程，学习更轻松，不花钱还能学习真本领。

Python数据分析库有哪些

1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对*数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

Python数据分析库有哪些

用python代码插入sqlite3数据库不报错，但是没有插入进去怎么回事

conn.commit()

在insert函数的后面调用事务成功函数：

sqLiteDatabase.setTransactionSuccessful();

这样就可以了，要不然会回滚，而且不保存

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Python标准库14 数据库 (sqlite3)