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. Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
  2. TON Smart Challenge #2: участие и подготовка
  3. Функция zip() для объединения списков
  4. Поток данных в Python
  5. Работа со словарями
  6. Асинхронное выполнение задач в Python
  7. Разделение строки с регулярными выражениями
  8. Вычисление натуральных логарифмов в NumPy
  9. Flask — веб-фреймворк Python
  10. Сортировка и обратный порядок
  11. Метод setdefault() в Python
  12. Генерация случайных чисел в Python
  13. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  14. Управление контекстом выполнения кода
  15. Удаление файлов в Python
  16. Проектирование Singleton с метаклассом
  17. Переопределение оператора % для объектов
  18. Скачать видео с YouTube
  19. Разрешение имен в Python
  20. Хранение переменных в Python.
  21. Многострочные комментарии в Python
  22. Получение локальных переменных в Python
  23. Новшества Flask 2.0
  24. Улучшение читаемости кода в Python
  25. Оператор in для проверки наличия элемента
  26. Работа с очередями в Python
  27. Визуализация пропусков данных
  28. Добавление элемента к кортежу
  29. Установка и использование Telegram API в Python
  30. Метод rmatmul для пользовательских матриц
  31. Python: Splat-оператор и splatty-splat
  32. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  33. Функция zip() — объединение последовательностей
  34. Обучение модели с указанием эпох
  35. Строки в Python: апострофы и кавычки
  36. Объединение словарей в Python
  37. Блок else в циклах Python
  38. Преобразование в float
  39. Деление в Python
  40. Декораторы с @wraps
  41. Работа с IP-адресами в Python
  42. Условные выражения в Python
  43. Numpy: использование Ellipsis
  44. Декораторы классов
  45. Создание тестовых данных с Faker
  46. Отслеживание прогресса с tqdm
  47. Преобразование символов в нижний регистр
  48. Получение комбинаций в Python
  49. Сортировка HTML по CSS-селектору
  50. Конкатенация списков в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний