SQLite3 of python
SQLite3 of python
一、SQLite3 数据库
SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成,一般 python 2.5 以上版本默认自带了sqlite3模块,因此不需要用户另外下载。
在 学习基本语法之前先来了解一下数据库是使用流程吧 ↓↓↓
所以,首先要创建一个数据库的连接对象,即connection对象,语法如下:
sqlite3.connect(database [,timeout,其他可选参数])
function: 此API打开与SQLite数据库文件的连接。如果成功打开数据库,则返回一个连接对象。
database: 数据库文件的路径,或 “:memory:” ,后者表示在RAM中创建临时数据库。
timeout: 指定连接在引发异常之前等待锁定消失的时间,默认为5.0(秒)
有了connection对象,就能创建游标对象了,即cursor对象,如下:
connection.cursor([cursorClass])
function: 创建一个游标,返回游标对象,该游标将在Python的整个数据库编程中使用。
接下来,看看connection对象 和 cursor对象的 “技能” 吧 ↓↓↓
方法 | 说明 |
connect.cursor() | 上述,返回游标对象 |
connect.execute(sql [,parameters]) | 创建中间游标对象执行一个sql命令 |
connect.executemany(sql [,parameters]) | 创建中间游标对象执行一个sql命令 |
connect.executescript(sql_script) | 创建中间游标对象, 以脚本的形式执行sql命令 |
connect.total_changes() | 返回自打开数据库以来,已增删改的行的总数 |
connect.commit() | 提交当前事务,不使用时为放弃所做的修改,即不保存 |
connect.rollback() | 回滚自上次调用commit()以来所做的修改,即撤销 |
connect.close() | 断开数据库连接 |
方法 | 说明 |
cursor.execute(sql [,parameters]) | 执行一个sql命令 |
cursor.executemany(sql,seq_of_parameters) | 对 seq_of_parameters 中的所有参数或映射执行一个sql命令 |
cursor.executescript(sql_script) | 以脚本的形式一次执行多个sql命令 |
cursor.fetchone() | 获取查询结果集中的下一行,返回一个单一的序列,当没有更多可用的数据时,则返回 None。 |
cursor.fetchmany([size=cursor.arraysize]) | 获取查询结果集中的下一行组,返回一个列表。当没有更多的可用的行时,则返回一个空的列表。size指定特定行数。 |
cursor.fetchall() | 获取查询结果集中所有(剩余)的行,返回一个列表。当没有可用的行时,则返回一个空的列表。 |
下面用一个简单实例作为介绍 >>>
- def SQLite_Test():
- # =========== 连接数据库 ============
- # 1. 连接本地数据库
- connectA = sqlite3.connect("example.db")
- # 2. 连接内存数据库,在内存中创建临时数据库
- connectB = sqlite3.connect(":memory:")
- # =========== 创建游标对象 ============
- cursorA = connectA.cursor()
- cursorB = connectB.cursor()
- # =========== 创建表 ============
- cursorA.execute("CREATE TABLE class(id real, name text, age real, sex text)")
- cursorB.execute("CREATE TABLE family(relation text, job text, age real)")
- # =========== 插入数据 ============
- cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(1,'Jock',8,'M')")
- cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(2,'Mike',10,'M')")
- # 使用 ? 占位符
- cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(?,?,?,?)", (3,'Sarah',9,'F'))
- families = [
- ['Dad', 'CEO', 35],
- ['Mom', 'singer', 33],
- ['Brother', 'student', 8]
- ]
- cursorB.executemany("INSERT INTO family VALUES(?,?,?)",families)
- # =========== 查找数据 ============
- # 使用 命名变量 占位符
- cursorA.execute("SELECT * FROM class WHERE sex=:SEX", {"SEX":'M'})
- print("TABLE class: >>>select Male\n", cursorA.fetchone())
- cursorA.close()
- cursorB.execute("SELECT * FROM family ORDER BY relation")
- print("TABLE family:\n", cursorB.fetchall())
- cursorB.close()
- # =========== 断开连接 ============
- connectA.close()
- connectB.close()
- SQLite_Test()
运行结果:
TABLE class: >>>select Male
(1.0, 'Jock', 8.0, 'M')
TABLE family:
[('Brother', 'student', 8.0), ('Dad', 'CEO', 35.0), ('Mom', 'singer', 33.0)]
二、小练手
使用目前学的sqlite3数据库知识,对一些数据进行增删查改的操作。此处选择来自下面网站的数据
先将数据从网站上爬取下来,存储为csv文件,然后再保存到数据库中,接着进行数据的操作。对于如何存储为csv文件,请查看 >>> 《此处的最后一个小主题》
对于本次小练习的介绍:
目的:对已爬取的数据进行数据库管理和简单操作
步骤: 创建数据库文件 >>> 创建表 >>> 保存数据到数据库 >>> 对数据进行简单操作
方法:我采用的方法是:
① 编写一个函数( get_data(fileName) ):读取csv文件中的数据,主要完成对数据的格式转换,以便适合保存到数据库中
② 编写一个函数类( class SQL_method ):对数据库进行简单操作,主要完成数据库的创建和数据的增删查改
方法 | 说明 |
__init__(self, dbName, tabelName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True) | 对参数进行初始化,参数含义分别为:数据库名称、表格名称、数据、表格首行(用于创建表)、表格首行(用于格式输出)、输出所有数据(插入数据后) |
creatTable(self) | 创建数据库文件、创建表格 |
destroyTable(self) | 删除表格 |
insertDatas(self) | 向数据库的表格中插入多条数据 |
getAllData(self) | 以列表形式返回数据库表格中的所有数据 |
searchData(self, condition, IfPrint=True) | 查找特定数据, 参数的含义分别为:查找条件、是否输出(查找的数据) |
deleteData(self, condition) | 在数据库的表格中删除特定数据, 参数为删除条件 |
printData(self, data) | 输出数据, 参数为需要输出的数据 |
run(self) | 运行创建数据库和表格的函数,同时支持输出所有数据(依靠Read_All) |
③ 尝试其他操作 ( 以下的所有操作均在 main 函数中实现 ):
a. 在数据库中查找某一项记录
b. 对数据按照某种排序输出
c. 对数据进行增加权值操作,实现重新排序 【权值详情】
d. 删除数据库中的某些记录
e. 删除数据库中的表
好了,有了前进的方向,那我们杨帆 ----- 起航 >>>
- # -*- coding: utf-8 -*-
- '''
- 使用 url = "http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html" 的数据进行SQLite3数据库的练习使用
- @author: bpf
- '''
- import sqlite3
- from pandas import DataFrame
- import re
- class SQL_method:
- '''
- function: 可以实现对数据库的基本操作
- '''
- def __init__(self, dbName, tableName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True):
- '''
- function: 初始化参数
- dbName: 数据库文件名
- tableName: 数据库中表的名称
- data: 从csv文件中读取且经过处理的数据
- columns: 用于创建数据库,为表的第一行
- COLUMNS: 用于数据的格式化输出,为输出的表头
- Read_All: 创建表之后是否读取出所有数据
- '''
- self.dbName = dbName
- self.tableName = tableName
- self.data = data
- self.columns = columns
- self.COLUMNS = COLUMNS
- self.Read_All = Read_All
- def creatTable(self):
- '''
- function: 创建数据库文件及相关的表
- '''
- # 连接数据库
- connect = sqlite3.connect(self.dbName)
- # 创建表
- connect.execute("CREATE TABLE {}({})".format(self.tableName, self.columns))
- # 提交事务
- connect.commit()
- # 断开连接
- connect.close()
- def destroyTable(self):
- '''
- function: 删除数据库文件中的表
- '''
- # 连接数据库
- connect = sqlite3.connect(self.dbName)
- # 删除表
- connect.execute("DROP TABLE {}".format(self.tableName))
- # 提交事务
- connect.commit()
- # 断开连接
- connect.close()
- def insertDataS(self):
- '''
- function: 向数据库文件中的表插入多条数据
- '''
- # 连接数据库
- connect = sqlite3.connect(self.dbName)
- # 插入多条数据
- connect.executemany("INSERT INTO {} VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)".format(self.tableName), self.data)
- #for i in range(len(self.data)):
- # connect.execute("INSERT INTO university VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)", data[i])
- # 提交事务
- connect.commit()
- # 断开连接
- connect.close()
- def getAllData(self):
- '''
- function: 得到数据库文件中的所有数据
- '''
- # 连接数据库
- connect = sqlite3.connect(self.dbName)
- # 创建游标对象
- cursor = connect.cursor()
- # 读取数据
- cursor.execute("SELECT * FROM {}".format(self.tableName))
- dataList = cursor.fetchall()
- # 断开连接
- connect.close()
- return dataList
- def searchData(self, conditions, IfPrint=True):
- '''
- function: 查找特定的数据
- '''
- # 连接数据库
- connect = sqlite3.connect(self.dbName)
- # 创建游标
- cursor = connect.cursor()
- # 查找数据
- cursor.execute("SELECT * FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions))
- data = cursor.fetchall()
- # 关闭游标
- cursor.close()
- # 断开数据库连接
- connect.close()
- if IfPrint:
- self.printData(data)
- return data
- def deleteData(self, conditions):
- '''
- function: 删除数据库中的数据
- '''
- # 连接数据库
- connect = sqlite3.connect(self.dbName)
- # 插入多条数据
- connect.execute("DELETE FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions))
- # 提交事务
- connect.commit()
- # 断开连接
- connect.close()
- def printData(self, data):
- print("{1:{0}^3}{2:{0}<11}{3:{0}<4}{4:{0}<4}{5:{0}<5}{6:{0}<5}{7:{0}^5}{8:{0}^5}{9:{0}^5}{10:{0}^5}{11:{0}^5}{12:{0}^6}{13:{0}^5}".format(chr(12288), *self.COLUMNS))
- for i in range(len(data)):
- print("{1:{0}<4.0f}{2:{0}<10}{3:{0}<5}{4:{0}<6}{5:{0}<7}{6:{0}<8}{7:{0}<7.0f}{8:{0}<8}{9:{0}<7.0f}{10:{0}<6.0f}{11:{0}<9.0f}{12:{0}<6.0f}{13:{0}<6.0f}".format(chr(12288), *data[i]))
- def run(self):
- try:
- # 创建数据库文件
- self.creatTable()
- print(">>> 数据库创建成功!")
- # 保存数据到数据库
- self.insertDataS()
- print(">>> 表创建、数据插入成功!")
- except:
- print(">>> 数据库已创建!")
- # 读取所有数据
- if self.Read_All:
- self.printData(self.getAllData())
- def get_data(fileName):
- '''
- function: 读取获得大学排名的数据 并 将结果返回
- '''
- data = []
- # 打开文件
- f = open(fileName, 'r', encoding='utf-8')
- # 按行读取文件
- for line in f.readlines():
- # 替换掉其中的换行符和百分号 替换百分号是为了方便之后的排序和运算
- line = line.replace('\n', '')
- line = line.replace('%','')
- # 将字符串按照 ',' 分割为列表
- line = line.split(',')
- for i in range(len(line)):
- # 使用 异常处理 避开 出现中文无法转换 的错误
- try:
- # 将空值填充为 0
- if line[i] == '':
- line[i] = ''
- # 将数字转换为数值
- line[i] = eval(line[i])
- except:
- continue
- data.append(tuple(line))
- # EN_columns、CH_columns 分别为 用于数据库创建、数据的格式化输出
- EN_columns = "Rank real, University text, Province text, Grade real, SourseQuality real, TrainingResult real, ResearchScale real, \
- ReserchQuality real, TopResult real, TopTalent real, TechnologyService real, Cooperation real, TransformationResults real"
- CH_columns = ["排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量", "培养结果(%)", "科研规模", "科研质量", "顶尖成果", "顶尖人才", "科技服务", "产学研合作", "成果转化"]
- return data[1:], EN_columns, CH_columns
- if __name__ == "__main__":
- # =================== 设置和得到基本数据 ===================
- fileName = "D:\\University_Rank.csv"
- data, EN_columns, CH_columns = get_data(fileName)
- dbName = "university.db"
- tableName = "university"
- # ================= 创建一个SQL_method对象 ==================
- SQL = SQL_method(dbName, tableName, data, EN_columns, CH_columns, False)
- # =================== 创建数据库并保存数据 ===================
- SQL.run()
- # =================== 在数据库中查找数据项 ===================
- # 查找记录并输出结果
- print(">>> 查找数据项(University = '广东工业大学') :")
- SQL.searchData("University = '广东工业大学'", True)
- # ================= 在数据库中筛选数据项并排序 ==================
- # 将选取广东省的数据 并 对科研规模大小排序
- print("\n>>> 筛选数据项并按照科研规模排序(Province = '广东省') :")
- SQL.searchData("Province = '广东省' ORDER BY ResearchScale", True)
- # =============== 对数据库中的数据进行重新排序操作 ================
- # 定义权值
- Weight = [0.3, 0.15, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05]
- value, sum = [], 0
- # 获取 Province = '广东省' 的所有数据
- sample = SQL.searchData("Province = '广东省'", False)
- # 按照权值求出各个大学的总得分
- for i in range(len(sample)):
- for j in range(len(Weight)):
- sum += sample[i][4+j] * Weight[j]
- value.append(sum)
- sum = 0
- # 将结果通过 pandas 的 DataFrame 方法组成一个二维序列
- university = [university[1] for university in sample]
- uv, tmp = [], []
- for i in range(len(university)):
- tmp.append(university[i])
- tmp.append(value[i])
- uv.append(tmp)
- tmp = []
- df = DataFrame(uv, columns=list(("大学", "总分")))
- df = df.sort_values('总分')
- df.index = [i for i in range(1, len(uv)+1)]
- # 输出结果
- print("\n>>> 筛选【广东省】的大学并通过权值运算后重排名的结果:\n", df)
- # ===================== 在数据库中删除数据项 =====================
- SQL.deleteData("Province = '北京市'")
- SQL.deleteData("Province = '广东省'")
- SQL.deleteData("Province = '山东省'")
- SQL.deleteData("Province = '山西省'")
- SQL.deleteData("Province = '江西省'")
- SQL.deleteData("Province = '河南省'")
- print("\n>>> 数据删除成功!")
- SQL.printData(SQL.getAllData())
- # ====================== 在数据库中删除表 ========================
- SQL.destroyTable()
- print(">>> 表删除成功!
用于我将所有的要求都写在 main 函数中,因此显得有点乱,但只要明白上面提及的要求就不乱了!
那我们看看执行效果吧,有些地方结果太多就不 一 一 展示。
^ v ^ 今天就分享到这,下期再会 ~~~
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