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. Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
  2. Метод gt в Python
  3. Аннотации типов в Python
  4. Импорт классов из другого файла
  5. Методы split() и join() — Python строк.
  6. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  7. Порядок операций в Python
  8. Дефолтные параметры в Python
  9. Получение комбинаций в Python
  10. Бесконечные списки в Python
  11. Работа с enumerate()
  12. Структуры данных в Python
  13. Работа с прокси в Python
  14. PEP-401: оператор
  15. Метод __imod__ для Python
  16. F-строки в Python
  17. Перевод текста с Python Translator
  18. Аннотации типов в Python
  19. Работа с NumPy.linalg
  20. Создание словаря с значением по умолчанию
  21. Объединение словарей в Python 3.5+
  22. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  23. Принципы SRP и OCP
  24. Lambda Functions in Python
  25. Проблемы с именами переменных
  26. Работа с необработанными строками
  27. Метод join() для объединения элементов строки
  28. Инверсия списка и строки
  29. Слияние словарей в Python 3.9
  30. Генераторы в Python
  31. Обработка исключений в Python
  32. Метод ipow для возведения в степень
  33. Комментарии в Python
  34. Закрытие файла в Python
  35. Логирование с Loguru
  36. Расчет времени выполнения
  37. Форматирование данных с помощью pprint
  38. Замена текста с помощью sub
  39. Объединение списков в строку
  40. Применение функций в Python
  41. Удаление элементов из списка в Python
  42. Оформление кода по PEP 8
  43. Управление контекстом выполнения
  44. Обработка исключений в Python
  45. Установка и использование pyshorteners
  46. Генерация чисел с range()
  47. Генераторы в Python
  48. Работа с Colorama
  49. Метод __ilshift__ для битового сдвига влево

Marketello читают маркетологи из крутых компаний