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.
Другие уроки курса "Python"
- Рациональные числа в Python
- Условные выражения в Python
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Оценка точности модели
- Модуль Antigravity в Python 3
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Работа с NumPy массивами
- Функции map, filter и reduce
- Переопределение метода __pow__
- Настройка Cron
- Модуль pprint: улучшение вывода данных
- Работа с модулем bisect
- Очистка строки в Python
- Подробная информация о %pinfo
- Списки в Python: основы
- Работа с изображениями PIL
- Использование функции enumerate()
- Многострочные комментарии в Python
- Ускорение обработки данных с %autoawait
- Python Метод sleep() времени
- Профилирование кода на Python
- Структурирование именованных констант
- Хеширование паролей с солью
- Создание матрицы в Python
- Метод hash в Python
- Декоратор проверки активности
- Списковый компрехеншен.
- Работа с файлами в Python
- Оптимизация интернирования строк
- Декораторы с аргументами
- Управление контекстом с помощью декоратора contextmanager
- Создание объекта времени
- Обработка исключения UnboundLocalError
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Расчет времени выполнения программы
- Параллельные вычисления в Python
- Сравнение неупорядоченных списков
- Хеши в Python
- Работа с PosixPath() в Python
- Основы работы с базами данных в Python
- Запрос пароля с помощью getpass
- Скрытие вывода данных
- Загрузка постов Instagram
- Модуль os в Python: работа с файлами
- Оптимизация методов в Python 3.7
- Подписка на Kaspersky Team
