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. Курс по дообучению ChatGPT
  2. Нахождение разницы между списками в Python
  3. Пустой оператор pass в Python
  4. Освоение Python
  5. Поиск самого частого элемента
  6. Именование столбцов в Python с pandas
  7. Списки: объединение, изменение
  8. Python reversed() функция
  9. Копирование объектов в Python
  10. Итерация по копии коллекции
  11. Упрощение условных выражений с тернарным оператором
  12. Списки в Python: основы
  13. Кортежи в Python: особенности и преимущества
  14. Очистка данных с помощью pandas
  15. Numpy: объединение массивов
  16. Применение функции к списку
  17. Доступ к локальным переменным
  18. Использование функции product
  19. Генерация случайных чисел в Python
  20. Работа со временем в Python
  21. Модуль future Python
  22. Названия переменных
  23. Обработка ошибок в Python
  24. Получение текущей даты и времени
  25. Импорт с альтернативным именем
  26. Оператор «and» в Python
  27. Функция rsplit() в Python
  28. Создание словаря с значением по умолчанию
  29. Многоточие в Python
  30. Сортировка и обратный порядок
  31. Сравнение def и lambda функций в Python
  32. Очистка данных в Python
  33. Извлечение новостей с помощью newspaper3k
  34. Присвоение значений переменным в Python
  35. Функции range() в Python
  36. Регистрация на TenChat
  37. Метаклассы в Python
  38. Генераторы в Python
  39. Форматирование строк с помощью f-строк
  40. Хеширование паролей с солью
  41. Инициализация переменных
  42. Печать месячного календаря
  43. Компиляция регулярных выражений
  44. Анализ кода — Python
  45. Извлечение новостей с newspaper3k
  46. Управление IP-адресами через прокси
  47. Переворот списка в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний