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. Создание пустых функций и классов в Python
  2. Фильтрация данных в Python.
  3. Поиск самого длинного слова в списке с использованием max()
  4. Генераторы данных
  5. Анонимные функции в Python
  6. Поиск индекса элемента
  7. Метод init в Python
  8. globals и locals
  9. Нахождение хеша для бесконечности и NaN в Python
  10. Метод get для словарей
  11. Добавление кнопки в tkinter
  12. Библиотека itertools: объединение списков
  13. Инициализация переменных
  14. Работа с WindowsPath()
  15. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  16. Работа с временем в Python
  17. Модуль functools в Python
  18. Генерация случайных чисел в Python
  19. Метод radd для пользовательских чисел
  20. Создание и обучение модели с Keras
  21. Функция enumerate() — Python
  22. Метод __imod__ для Python
  23. Преобразование регистра символов
  24. Переопределение оператора % для объектов
  25. Импорт модулей и пакетов в Python
  26. Любовь к Python
  27. Операции с массивами в NumPy
  28. Определение размера папок в Python
  29. Генераторы словарей и множеств
  30. Обмен значений переменных в Python
  31. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  32. Поиск индекса элемента
  33. Python: Фильтрация списков с помощью filter()
  34. Разбиение строки в Python
  35. Преобразование объекта в строку
  36. Оператор match в Python
  37. Модуль pprint: улучшение вывода данных
  38. Оператор space-invader
  39. Создание Telegram-бота на Python
  40. Работа с кортежами в Python
  41. Concrete Paths в Python
  42. Оператор объединения словарей
  43. Оператор умножения для вектора
  44. Работа с библиотекой requests
  45. Метод eq для сравнения объектов
  46. Профилирование кода на Python
  47. Операции с датами в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию