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. Преобразование данных в Python
  2. Отладка регулярных выражений в Python
  3. Проверка однородности элементов списка
  4. Оператор обр. импликации
  5. Значения по умолчанию в Python
  6. Декоратор total_ordering для сравнения объектов
  7. Python enumerate() использование
  8. Генераторы данных
  9. Отправка POST запроса на сервер.
  10. Оператор del в Python
  11. Отрицательные индексы списков в Python
  12. Работа с классами данных
  13. Сглаживание списка
  14. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter
  15. Функция __init__ в Python
  16. Метод append() для списка
  17. Объединение словарей в Python
  18. Создание пар из последовательностей
  19. Измерение потребления памяти при сортировке
  20. Работа с YAML в Python
  21. Расчет времени выполнения программы
  22. Форматирование вывода списков
  23. Настройка логгера Logzero
  24. Поиск HTML-элементов с BeautifulSoup
  25. Декораторы в Python
  26. Переопределение метода __and__
  27. Цикл while в Python
  28. Обход элементов в Python
  29. Чтение бинарного файла в Python.
  30. Установка пакетов с помощью pip
  31. Работа с deque из collections
  32. Ускорение кода с помощью векторизации
  33. Работа с Requests для HTTP-запросов
  34. Pillow: работа с изображениями
  35. Цепные операции в Python
  36. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  37. Избегайте изменяемых аргументов
  38. Циклы for в Python
  39. Преобразование Word в PDF с Spire.Doc
  40. Обновление ключей в Python
  41. Работа с GitHub в Telegram
  42. Оператор «is not» в Python
  43. Установка и использование модуля Wikipedia
  44. Декоратор total_ordering для класса Point
  45. Замена символов в строке
  46. Python Enum Weekday Usage
  47. Защита данных в Python
  48. Создание новых списков
  49. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  50. Возврат значений из генератора

Marketello читают маркетологи из крутых компаний