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. Обмен данными с asyncio.Queue
  2. Сортировка HTML-элементов
  3. Нахождение максимального значения и его индекса в списке
  4. Логические операторы в Python
  5. Обход словаря в Python
  6. Поиск наиболее частого элемента в списке
  7. Основные функции и модули Python
  8. Генератор чисел Фибоначчи
  9. Python Менеджер контекста
  10. Замена элементов в списке с помощью генераторов списков
  11. Преобразование в float
  12. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  13. Метод rsub для пользовательских чисел
  14. Реверс строки в Python
  15. Каналы Senior: Python, Java, Frontend, SQL, C++
  16. Логические значения в Python
  17. Установка переменной среды в Python
  18. Статическая типизация в Python
  19. Объявление переменных в Python
  20. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  21. Показ всплывающих окон Tkinter
  22. Реверс строки и списка в Python.
  23. Преобразование строк в числа в Python
  24. Оператор Walrus: правильное использование
  25. Форматирование строк в Python
  26. Измерение времени выполнения кода в Python
  27. Виртуальное окружение Python
  28. Измерение времени выполнения кода
  29. Удаление дубликатов с помощью множеств
  30. Python Ellipsis использование
  31. Импорт с альтернативным именем
  32. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  33. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  34. Работа с CSV в Python
  35. Вывод с переменной через запятую
  36. HTTP-запросы с библиотекой Requests
  37. Работа с функцией next() в Python
  38. CLI-инструмент howdoi
  39. Руководство по библиотеке pydantic
  40. Модуль xkcd: загрузка комиксов
  41. Просмотр внешнего файла в Python
  42. Метод pop() списка
  43. Замена текста с помощью sub
  44. Удаление элементов по срезу

Marketello читают маркетологи из крутых компаний