Курс Python → Работа с базами данных SQLite

Работа с базами данных SQL является необходимой в большинстве проектов, где требуется эффективное хранение и обработка данных. В начале пути многие начинают с использования текстовых файлов, но по мере расширения объемов данных становится ясно, что это неэффективно. Для эффективной работы с данными существует специальный язык — SQL, который позволяет выполнять запросы к базам данных. Один из самых популярных и простых в использовании является SQLite.

SQLite — компактная и легкая в использовании база данных, идеальная для обучения и для небольших проектов с небольшим объемом данных. Однако, при работе с большими объемами данных, рекомендуется использовать более мощные системы управления базами данных, такие как PostgreSQL. Некоторые пользователи отмечают, что SQLite может страдать от снижения производительности из-за высокой степени защиты данных.

CREATE TABLE books (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    title TEXT,
    author TEXT,
    year INTEGER
);

На приведенном выше примере кода показано, как создать таблицу «books» в базе данных с использованием SQL. В данном случае указаны поля «id» (идентификатор), «title» (название книги), «author» (автор книги) и «year» (год издания). Такой подход позволяет структурировать данные и обеспечить удобный доступ к ним.

Изучение и понимание SQL синтаксиса позволяет легко переходить от одной системы управления базами данных к другой. Это делает SQL мощным инструментом для работы с данными независимо от конкретной базы данных. Поэтому, освоив базовые принципы работы с SQL на примере SQLite, вы сможете без проблем перейти к более сложным задачам и использовать более мощные базы данных.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Работа со строками в Python
  2. Открытие, чтение и закрытие файла
  3. Библиотека sh: удобные команды терминала
  4. Python-dateutil — работа с датами
  5. TypedDict для kwargs в Python 3.12
  6. Удаление дубликатов в pandas
  7. Проверка на палиндром
  8. Python Метод del.
  9. Простой калькулятор Python
  10. Установка и использование Logzero
  11. Удаление элементов из списка в Python
  12. Подробная информация о %pinfo
  13. Приоритет операций в Python
  14. Замеры производительности в Python
  15. Форматирование вывода с F-строками
  16. Атрибуты класса и экземпляра
  17. Передача аргументов в Python
  18. Принципы программирования
  19. Операторы объединения в Python 3.9
  20. Проверка дублей в списке.
  21. Методы работы со строками в Python
  22. Анализ кода — Python
  23. Импорт с альтернативным именем
  24. Многострочные комментарии в Python
  25. Создание словаря и множества
  26. Python: Splat-оператор и splatty-splat
  27. Оператор zip в Python
  28. Объединение строк с помощью метода join
  29. Логические значения в Python
  30. Numpy: разбиение массивов
  31. Работа с файловой системой в Python
  32. Запуск асинхронной корутины
  33. Создание словарей с defaultdict
  34. Создание словарей и множеств в Python
  35. Модуль inspect: получение информации о объектах
  36. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
  37. Метод classmethod
  38. Установка и загрузка Instaloader
  39. Активация Matplotlib в Jupyter
  40. Библиотека Rich: форматирование текста
  41. Оператор деления для класса Rational
  42. Использование двоеточия в Python
  43. Кортеж в Python: создание и использование

Marketello читают маркетологи из крутых компаний