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如何使用Python连接SQLite?数据库操作完整流程

雪夜

雪夜

发布时间:2025-07-08 12:03:01

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来源于php中文网

原创

使用python连接sqlite数据库并执行基础操作的解决方案如下:1.通过sqlite3.connect()建立连接;2.创建游标对象执行sql命令;3.使用create table if not exists创建表;4.通过executemany插入数据;5.利用execute和fetchall查询数据;6.使用update语句更新记录;7.通过delete删除数据;8.调用commit提交更改;9.捕获异常并回滚事务;10.最后关闭连接。整个流程依托sqlite3模块完成,支持参数化查询防止sql注入,并提供事务管理确保数据一致性,适合小型项目或本地存储场景。

如何使用Python连接SQLite?数据库操作完整流程

使用Python连接SQLite数据库,核心就是利用内置的sqlite3模块。它提供了一套非常直观的API,让你能够像操作其他数据库一样,创建表、插入数据、查询、更新和删除记录。对我来说,最方便的就是它无需额外安装,开箱即用,特别适合小项目、本地数据存储或者作为应用程序的配置数据库。

如何使用Python连接SQLite?数据库操作完整流程

解决方案

import sqlite3

def run_sqlite_operations():
    db_name = 'my_database.db' # 数据库文件,如果不存在会自动创建
    conn = None # 初始化连接对象
    try:
        # 1. 连接到SQLite数据库
        # 如果是内存数据库,使用 ':memory:'
        conn = sqlite3.connect(db_name)
        print(f"成功连接到数据库:{db_name}")

        # 2. 创建一个游标对象,用于执行SQL命令
        cursor = conn.cursor()

        # 3. 创建表(如果不存在)
        cursor.execute('''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
                id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                name TEXT NOT NULL,
                age INTEGER,
                email TEXT UNIQUE
            )
        ''')
        print("表 'users' 创建或已存在。")

        # 4. 插入数据
        # 使用参数化查询,防止SQL注入,并处理特殊字符
        user_data = [
            ('张三', 30, 'zhangsan@example.com'),
            ('李四', 25, 'lisi@example.com'),
            ('王五', 35, 'wangwu@example.com')
        ]
        cursor.executemany("INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)", user_data)
        print(f"插入了 {cursor.rowcount} 条数据。")

        # 5. 查询数据
        print("\n--- 查询所有用户 ---")
        cursor.execute("SELECT id, name, age, email FROM users")
        rows = cursor.fetchall() # 获取所有结果
        for row in rows:
            print(f"ID: {row[0]}, 姓名: {row[1]}, 年龄: {row[2]}, 邮箱: {row[3]}")

        # 6. 更新数据
        cursor.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", (31, '张三'))
        print(f"\n更新了 {cursor.rowcount} 条数据。")

        # 7. 再次查询更新后的数据
        print("\n--- 查询更新后的张三 ---")
        cursor.execute("SELECT id, name, age, email FROM users WHERE name = ?", ('张三',))
        updated_zhangsan = cursor.fetchone() # 获取一条结果
        if updated_zhangsan:
            print(f"更新后 - ID: {updated_zhangsan[0]}, 姓名: {updated_zhangsan[1]}, 年龄: {updated_zhangsan[2]}, 邮箱: {updated_zhangsan[3]}")

        # 8. 删除数据
        cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = ?", ('李四',))
        print(f"\n删除了 {cursor.rowcount} 条数据。")

        # 9. 提交更改
        conn.commit()
        print("所有操作已提交。")

    except sqlite3.Error as e:
        print(f"数据库操作发生错误: {e}")
        if conn:
            conn.rollback() # 发生错误时回滚
            print("操作已回滚。")
    finally:
        # 10. 关闭连接
        if conn:
            conn.close()
            print("数据库连接已关闭。")

# 运行示例
run_sqlite_operations()

SQLite数据库连接与基础操作:从零开始

要用Python玩转SQLite,第一步当然是连接数据库。这事儿说起来简单,但里头有些细节还是得琢磨琢磨。sqlite3.connect()是核心,你给它一个文件名,它就帮你建立连接。如果这个文件不存在,它会很贴心地帮你创建一个。我个人觉得,对于那些需要快速原型开发或者不希望引入复杂数据库依赖的项目,SQLite简直是神来之笔。

如何使用Python连接SQLite?数据库操作完整流程

连接成功后,下一步就是获取一个“游标”(Cursor)。你可以把游标想象成你在数据库里的一个操作指针,所有的SQL命令都得通过它来执行。比如,你想创建一个表,或者插入几条数据,都得跟这个游标打交道。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

创建表通常用CREATE TABLE IF NOT EXISTS,这样可以避免重复创建的错误。我经常会忘记表名或者字段名,所以这种“如果不存在就创建”的写法特别省心。字段类型方面,SQLite支持TEXT、INTEGER、REAL、BLOB和NULL这五种基本类型,虽然不如其他大型数据库那么丰富,但对于大多数日常数据存储已经足够了。

如何使用Python连接SQLite?数据库操作完整流程

插入数据时,我强烈建议使用参数化查询(placeholder,比如示例中的?)。这不仅能有效防止SQL注入这种安全漏洞——毕竟谁也不想自己的数据被恶意篡改——还能帮你省去手动处理字符串转义的麻烦。批量插入(executemany)在需要一次性导入大量数据时尤其高效,能显著减少与数据库的交互次数,提升性能。

深入数据交互:查询、更新与删除的实践技巧

数据存进去了,接下来肯定是要取出来、改动或者删掉。这部分是日常数据库操作的重头戏。

NetShop网店系统
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NetShop软件特点介绍: 1、使用ASP.Net(c#)2.0、多层结构开发 2、前台设计不采用任何.NET内置控件读取数据,完全标签化模板处理,加快读取速度3、安全的数据添加删除读取操作,利用存储过程模式彻底防制SQL注入式攻击4、前台架构DIV+CSS兼容IE6,IE7,FF等,有利于搜索引挚收录5、后台内置强大的功能,整合多家网店系统的功能,加以优化。6、支持三种类型的数据库:Acces

下载

查询数据,我们用SELECT语句。cursor.execute("SELECT ...")执行查询后,结果并不会立刻全部返回。你需要用cursor.fetchone()来获取下一条记录,cursor.fetchall()来获取所有剩余记录,或者cursor.fetchmany(size)来获取指定数量的记录。我通常会根据需求来选择:如果只是想看一条,fetchone就够了;如果需要遍历所有结果,fetchall再配合循环就很方便。这里有个小技巧,如果你想让查询结果以字典的形式返回(键是列名),可以设置conn.row_factory = sqlite3.Row,这样取数据就方便多了,比如row['name']而不是row[1]。这在处理复杂查询结果时,能让代码的可读性提升一大截。

更新和删除操作同样使用UPDATEDELETE语句,配合WHERE子句来指定操作的范围。同样的,参数化查询在这里依然是最佳实践。更新时,你可能想知道到底影响了多少行数据,cursor.rowcount就能告诉你答案。删除也是一样,它会返回被删除的行数。

在实际开发中,我发现错误处理尤其重要。数据库操作可能因为各种原因失败,比如文件权限问题、SQL语法错误、唯一约束冲突等等。用try-except-finally结构包围数据库操作代码是个好习惯。sqlite3.Error可以捕获所有SQLite相关的异常。如果操作失败,conn.rollback()能帮你撤销所有未提交的更改,确保数据的一致性。最后,无论成功与否,conn.close()都应该被调用,释放数据库资源。

事务管理与高级特性:确保数据一致性与完整性

事务是数据库操作中一个非常关键的概念,尤其在需要执行一系列相互依赖的操作时。简单来说,事务就是一组SQL语句,它们要么全部成功提交,要么全部失败回滚。SQLite默认是自动提交模式,但通过显式调用conn.commit(),你可以控制何时将更改永久保存到数据库文件。如果发生任何错误,conn.rollback()可以撤销自上次commit()以来或自连接建立以来的所有操作。

我个人非常喜欢Python的with语句来管理数据库连接。像这样:

with sqlite3.connect('my_database.db') as conn:
    cursor = conn.cursor()
    # 在这里执行所有数据库操作
    # conn.commit() 会在with块结束时自动调用,如果块内没有异常
    # 如果有异常,则会自动回滚

这种写法的好处是,无论代码执行是否成功,连接都会被正确关闭。而且,如果with块内没有发生异常,它会自动提交事务;如果发生了异常,它会自动回滚事务。这大大简化了错误处理和资源管理的逻辑,让代码看起来更简洁、更健壮。

SQLite虽然是轻量级数据库,但在事务支持方面一点不含糊。理解并正确使用事务,对于保证数据的完整性和一致性至关重要,特别是在多步操作中,比如先扣款再加积分,如果其中一步失败,整个操作都应该撤销,避免出现数据不平衡的情况。这也是为什么在涉及资金或关键业务逻辑时,事务管理总是被强调的原因。

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