Курс Python → Работа с SQLite в Python

SQLite — это легковесная база данных, которая часто используется в приложениях Python для хранения и управления данными. Для начала работы с SQLite в Python, необходимо импортировать библиотеку SQLite, которая уже установлена по умолчанию. Для этого достаточно выполнить команду import sqlite3.

После импорта библиотеки, следующим шагом будет подключение к базе данных. Если указанный путь к файлу базы данных не существует, то он будет создан автоматически. Для подключения к базе данных используется метод connect(file_name), где file_name — это путь к файлу базы данных.

После успешного подключения к базе данных, создается объект «курсор» (cursor), который позволяет выполнять запросы к базе данных. Метод execute используется для отправки запросов к базе данных. Например, с помощью этого метода можно создать таблицу, вставить данные в таблицу или извлечь данные из нее.

После выполнения всех необходимых запросов и операций с базой данных, необходимо вызвать метод commit, который сохраняет все внесенные изменения в базе данных. Это важно, чтобы убедиться, что все изменения были успешно применены. В противном случае, изменения могут быть потеряны.

Вот пример простого кода на Python, который демонстрирует подключение к базе данных SQLite, создание таблицы и вставку данных:

import sqlite3

# Подключение к базе данных
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# Создание таблицы
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

# Вставка данных
cursor.execute('''INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice')''')

# Сохранение изменений
conn.commit()

# Закрытие соединения
conn.close()
Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Управление контекстом выполнения кода
  2. Измерение времени выполнения в Python
  3. Antigravity модуль
  4. Генерация случайных чисел в Python
  5. Участие в LP стейкинге Waves
  6. Python: динамическая типизация и проверка типов
  7. Функция map() и ленивая оценка
  8. Конкатенация строк в Python
  9. Python UserString — создание подклассов строк
  10. Очистка строки в Python
  11. Метод rpow в Python
  12. Создание генераторов
  13. Класс UserDict: дополнительная функциональность
  14. Генераторы в Python
  15. Проверка типов с помощью isinstance
  16. Функция count() в Python
  17. Codecademy в Telegram
  18. Python Поверхностное Копирование
  19. Преобразование многоуровневого словаря
  20. Colorama: окрашивание текста в Python
  21. Зарезервированные слова в Python
  22. Подсчет элементов в Python
  23. Проверка переменных окружения в Python
  24. Доступ к локальным переменным
  25. Преобразование данных в Python
  26. Декораторы с @wraps
  27. Динамические маршруты во Flask
  28. Обработка исключений в Python
  29. Генераторы в Python
  30. Абстракции словарей и множеств в Python
  31. Тест скорости набора текста на Python
  32. Цикл for в Python
  33. Удаление элементов во время итерации
  34. F-строки в Python 3.8
  35. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  36. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  37. Оператор Walrus: правильное использование
  38. Объединение словарей в Python
  39. Работа с YAML в Python
  40. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  41. Python-dateutil — работа с датами
  42. Добавление элемента в список.
  43. Преобразование в float
  44. Фильтрация списков с itertools
  45. Управление экспортом элементов
  46. Методы в Python
  47. Многоточие в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний