SQLite 是一个软件库,实现了自给自足的.无服务器的.零配置的.事务性的 SQL 数据库引擎.SQLite 是在世界上最广泛部署的 SQL 数据库引擎.SQLite 源代码不受版权限制. Python SQLITE数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身.它使用一个文件存储整个数据库,操作十分方便.它的最大优点是使用方便,功能相比于其它大型数据库来说,确实有些差距.但是性能表现上,SQLITE并不逊色.麻雀虽小,五脏俱全, sqlit

获得查询结果表的列名: [python]  view plain copy print ?   db = sqlite.connect('data.db') cur = db.cursor() cur.execute("select * from table") col_name_list = [tuple[0] for tuple in cur.description] print col_name_list 获得所有列名: [python]  view plain copy pri

1.导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后,内置了SQLite3,成为了内置模块,这给我们省了安装的功夫,只需导入即可~ import sqlite3 2. 创建/打开数据库  在调用connect函数的时候,指定库名称,如果指定的数据库存在就直接打开这个数据库,如果不存在就新创建一个再打开. cx = sqlite3.connect("E:/test.db") 也可以创建数据库在内存中. con = sqlite3.connect(":memory

def insert(): conn = sqlite3.connect("sqlite.db") print "open database passed" table_create = ''' CREATE TABLE COMPANY (ID INT PRIMARY KEY, NAME TEXT, AGE INT, ADDRESS CHAR(50), SALARY REAL ); ''' conn.execute(table_create) 上面定义了一个表. t

SQLite是一种嵌入式数据库,它的数据库就是一个文件.由于SQLite本身是C写的,而且体积很小,所以,经常被集成到各种应用程序中,甚至在iOS和Android的App中都可以集成. Python就内置了SQLite3,所以,在Python中使用SQLite,不需要安装任何东西,直接使用. 在比较低的级别上和数据库交互是非常简单的.你只需提供SQL 语句并调用相应的模块就可以更新或提取数据了.虽说如此,还是有一些比较棘手的细节问题需要逐个列出去解决. 一个难点是数据库中的数据和Python 类

在连sqlite数据库时,用fetchall()查询结果,是用row[0],row[1]这样的方式来打印每列的结果 但是我想用row[“字段名”]方式查询怎么办? import sqlite3 con = sqlite3.connect("mydb") con.row_factory = sqlite3.Row cur = con.cursor() cur.execute("select name_last, age from people") for row in

5. 本地数据库 很简单的用本地Sqlite查找股票数据. DataSource类,返回的是Dataframe物件.这个Dataframe物件,在之后的业务,如计算股票指标,还需要特别处理. import os import sqlite3 as sqlite3 import numpy as np import pandas as pd # 数据源 class DataSource: def __init__(self): self.db = None # 数据库 self.cursor =

一.连接数据库 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('数据库名.db') 二.插入 import sqlite3 conn = sqlite3.connect('test.db') #创建cursor c = conn.cursor() print "Opened database successfully"; #执行SQL语句 c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SA

1.查询数据库log_info表最后10条记录. desc - 指"降序" 解决的方法是:按照ID 逆序排列,选取前10个 select * from 'log_info' order by id desc limit 10; 2.查询数据库log_info表最前10条记录. asc 指升序 解决的方法是:按照ID升序排列,选取前10个 select * from 'log_info'  order by id asc limit 10; 3.查询数据库log_info表最后0-10(

1.原始文件

用Python进行SQLite数据库操作 1.导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后,内置了SQLite3,成为了内置模块,这给我们省了安装的功夫,只需导入即可~  ]: u'\u9c7c'

有点乱,自己平时,遇到了就记下来,所以没整理. 数据库sqlite,以及Qt对数据库的操作 sql学习网址: sqlite官网:http://www.sqlite.org http://www.w3school.com.cn/sql/sql_autoincrement.asp MySQL下载.安装.学习 https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python SQl:结构化查询语言  结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL(发音

早在九月份,编程界出现一个名为 json1.c 的文件,此前这个文件一直在 SQLite 的库里面.还有,笔者也曾总结通过使用新的 json1 扩展来编译 pysqlite 的技巧.但现在随着 SQLite 3.9.0 的发布,用户已经不用再费那么大劲了. SQLite 3.9.0 版本做了很大的升级,不仅增加了万众期待的 json1 扩展,还增加了具有全文检索的新版本 fts5 扩展模块. fts5 扩展模块提高了复杂查询的性能,并且提供了开箱即用的 BM25 排序算法.该算法在其他相关领域排

python之数据库操作(sqlite) 不像常见的客户端/服务器结构范例,SQLite引擎不是个程序与之通信的独立进程,而是连接到程序中成为它的一个主要部分.所以主要的通信协议是在编程语言内的直接API调用.这在消耗总量.延迟时间和整体简单性上有积极的作用.整个数据库(定义.表.索引和数据本身)都在宿主主机上存储在一个单一的文件中.相比其它大型数据库来说,确实有些差距.但是包括事务(transaction),就是代表原子性.一致性.隔离性和持久性的(ACID),触发器(trigger)和多数的

'''SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说 没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身. 在python中,使用sqlite3创建数据库的连接,当我们指定的数据库文件不存在的时候 连接对象会自动创建数据库文件:如果数据库文件已经存在,则连接对象不会再创建 数据库文件,而是直接打开该数据库文件. 连接对象可以是硬盘上面的数据库文件,也可以是建立在内存中的,在内存中的数据库 执行完任何操作后,都不需要提交事务的(commit) 创建在硬盘上面: conn = sqli

简单的介绍 SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身.它是遵守ACID的关联式数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl.C#.PHP.Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql.PostgreSQL这两款开源世

Python sqlite 官方文档: https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html 1. 连接 #!/usr/bin/python3 import sqlite3 conn = sqlite3.connect("dababase.db") 2. 创建表 cursor = conn.cursor() cursor.execute('''CREATE TABLE SENSOR (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL, me

Python操作SQLite数据库的方法详解 本文实例讲述了Python操作SQLite数据库的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: SQLite简单介绍 SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身.它是遵守ACID的关联式数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作

Python 资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理.awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等.由伯乐在线持续更新. Awesome 系列虽然挺全,但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍,如果有更详细的中文介绍,对相应开发者的帮助会更大.这也是我们发起这

最近工作用到SQL语句查询表中所有字段的名称,网上查询,发现不同数据库的查询方法不同,例如: SQL server 查询表的所有字段名称:Select name from syscolumns Where ID=OBJECT_ID('表名') Sqlite 查询表中所有字段名称: SELECT name FROM sqlite_master WHERE type=’table’ ORDER BY name; Oracle查看所有字段 select column_name from user_ta

原文链接:Python 资源大全 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖