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. Методы и функции в Python
  2. Цикл for в Python
  3. Округление чисел с помощью round
  4. Поиск индексов подстроки
  5. Функция reduce() из модуля functools
  6. Метод rpow в Python
  7. Работа со словарями Python
  8. Операторы объединения в Python 3.9
  9. Создание новых списков
  10. Работа с очередями в Python
  11. Обратный список чисел
  12. Оптимизация памяти с __slots__
  13. Ускорение кода с помощью векторизации
  14. Удаление файлов в Python
  15. F-строки в Python 3.8
  16. Работа с timedelta в Python
  17. Python union() функция — объединение множеств
  18. Атрибуты объекта в Python
  19. Установка и обучение ChatterBot
  20. Декоратор Ajax required
  21. Метод bool() в Python
  22. Переопределение метода __floordiv__
  23. Распаковка аргументов в Python
  24. Преобразование регистра символов
  25. Возврат нескольких значений
  26. Разница между датами
  27. Функция zip() в Python
  28. Проверка наличия элемента в списке
  29. Логирование в Python
  30. Курс по дообучению ChatGPT
  31. Метод setitem в Python
  32. Освоение Python
  33. Работа с timedelta
  34. Профилирование с Pandas
  35. Оператор == в Python
  36. Условные выражения в Python
  37. Методы обработки строк в Python
  38. ROT13 Шифр Цезаря в Python
  39. Лямбда-функции в Python
  40. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  41. Основные методы NumPy
  42. Добавление вложенных списков
  43. Списки в Python: синтаксис представления
  44. Тестирование с responses
  45. Генераторы в Python
  46. Удаление элементов из списка
  47. Работа с асинхронными задачами в Python
  48. Оператор break в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний