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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Генераторные выражения и islice.
  2. Возврат нескольких значений
  3. Ускорение выполнения кода в Python
  4. Функция count() в Python
  5. CLI-инструмент howdoi
  6. Проверка строки на палиндром
  7. Удаление ключей из словаря
  8. Установка и использование библиотеки google
  9. Кортеж в Python: создание и использование
  10. Атрибуты объекта в Python
  11. Python Метод del.
  12. Загрузка постов Instagram
  13. Отладка кода
  14. Проверка дубликатов в Python
  15. Измерение времени выполнения кода с использованием time
  16. Класс UserDict: дополнительная функциональность
  17. Работа с deque из collections
  18. Docstring в Python
  19. Методы в Python
  20. Распаковка с оператором *
  21. Функциональное программирование в Python
  22. Логические значения в Python
  23. Pillow: работа с изображениями
  24. Новшества Flask 2.0
  25. Установка библиотек в Python
  26. Проверка версии Python
  27. Установка и обучение ChatterBot
  28. Объединение строк с помощью метода join
  29. Извлечение аудио из видео
  30. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  31. Присвоение и ссылки
  32. Python: отличительная особенность — отступы
  33. Метод Self в Python
  34. Работа с CSV файлами в Python
  35. Создание инструмента обнаружения плагиата
  36. Работа с Path в Python
  37. Декоратор проверки активности
  38. Скачать видео с YouTube
  39. Генерация фальшивых данных с Faker
  40. Хэш-функции и метод цепочек
  41. Условные выражения в Python
  42. Использование defaultdict в Python
  43. Управление сессиями в Python
  44. Справка по импортированным модулям
  45. Работа с индексами списков

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию