Python---使用SQLite

Python数据库模块(sqlite3,SQLite3) 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connection.executemany(sql,seq_of_parameters) 快捷方式;connection.execute(sql) 该例程是上面执行的由光标(cursor)对象提供的方法的快捷方式,它通过调用光标(cursor)方法创建了一个中间的光标对象,然后通过给定的参数调用光标的 execute 方法。 阅读详情

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。

在使用SQLite前,我们先要搞清楚几个概念:

表是数据库中存放关系数据的集合,一个数据库里面通常都包含多个表,比如学生的表,班级的表,学校的表,等等。表和表之间通过外键关联。

要操作关系数据库,首先需要连接到数据库,一个数据库连接称为Connection;

连接到数据库后,需要打开游标,称之为Cursor,通过Cursor执行SQL语句,然后,获得执行结果。

Python定义了一套操作数据库的API接口,任何数据库要连接到Python,只需要提供符合Python标准的数据库驱动即可。

由于SQLite的驱动内置在Python标准库中,所以我们可以直接来操作SQLite数据库。

我们在Python交互式命令行实践一下:

# 导入SQLite驱动:
>>> import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是test.db
# 如果文件不存在,会自动在当前目录创建:
>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
# 创建一个Cursor:
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行一条SQL语句,创建user表:
>>> cursor.execute('create table user (id varchar(20) primary key, name varchar(20))')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 继续执行一条SQL语句,插入一条记录:
>>> cursor.execute('insert into user (id, name) values (\'1\', \'Michael\')')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa260>
# 通过rowcount获得插入的行数:
>>> cursor.rowcount
1
# 关闭Cursor:
>>> cursor.close()
# 提交事务:
>>> conn.commit()
# 关闭Connection:
>>> conn.close()

我们再试试查询记录:

>>> conn = sqlite3.connect('test.db')
>>> cursor = conn.cursor()
# 执行查询语句:
>>> cursor.execute('select * from user where id=?', '1')
<sqlite3.Cursor object at 0x10f8aa340>
# 获得查询结果集:
>>> values = cursor.fetchall()
>>> values
[('1', 'Michael')]
>>> cursor.close()
>>> conn.close()

使用Python的DB-API时,只要搞清楚Connection和Cursor对象,打开后一定记得关闭,就可以放心地使用。

使用Cursor对象执行insert,update,delete语句时,执行结果由rowcount返回影响的行数,就可以拿到执行结果。

使用Cursor对象执行select语句时,通过featchall()可以拿到结果集。结果集是一个list,每个元素都是一个tuple,对应一行记录。

如果SQL语句带有参数,那么需要把参数按照位置传递给execute()方法,有几个?占位符就必须对应几个参数,例如:

cursor.execute('select * from user where id=?', '1')

SQLite支持常见的标准SQL语句以及几种常见的数据类型。具体文档请参阅SQLite官方网站。

小结

在Python中操作数据库时,要先导入数据库对应的驱动,然后,通过Connection对象和Cursor对象操作数据。

要确保打开的Connection对象和Cursor对象都正确地被关闭,否则,资源就会泄露。

如何才能确保出错的情况下也关闭掉Connection对象和Cursor对象呢?请回忆try:...except:...finally:...的用法。


文章出处:http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001432010494717e1db78cd172e4d52b853e7fd38d6985c000

《Python 与 SQLite:强大的数据库组合》 Python 与 SQLite:强大的数据库组合》一、Python 与 SQLite 的结合Python 作为一种高级编程语言,具有诸多特点与优势。它以其用户友好性著称,语法简洁明了,代码结构清晰,即使是初学者也能快速上手。Python 的代码简洁性使得开发效率极高,开发者可以用较少的代码实现复杂的功能。同时,Python 易于学习和理解,其以空白字符划分代码块的设计,减少了复杂的语法元素,提高了代码的可读性。SQLite 作为嵌入式关系数据库管理系统,也有其独特的特点与优势。 阅读详情

相关推荐

Emscripten安装(wasm编译)

5:配置对应环境变量--替换成自己对应的安装路径(2025最新的Emscripten工具链默认使用LLVM/WebAssembly标准工作流,java依赖已经移除了,所以以下java环境不配,需要使用java的手动添加即可---->emsdk install java-8-152-64bit。3:下载相应的依赖库---->emsdk install latest(我这里下的是最新的,如果有指定版本,把latest替换成版本号即可)6:测试是否成功---> emcc- v/em++ -v。

qq_31578301的博客 556

Python 如何操作 SQLite 数据库

SQLite 是一种轻型的关系型数据库管理系统,它支持 SQL 语言。它拥有小巧、快速、可靠、跨平台等特点,常用于移动设备、嵌入式系统和小型应用程序的开发。Python 是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言,适合于快速开发、简洁明了的代码编写。Python 通过 SQLite 模块来操作 SQLite 数据库,提供了非常简单、方便的接口,本文将从多个角度分析 Python 如何操作 SQLite 数据库。

2201_75362610的博客 8587

IntelliJ IDEA 2025.1 + Gradle 镜像配置避坑指南:解决依赖下载慢的终极方案

本文针对IntelliJ IDEA 2025.1开发环境中Gradle依赖下载缓慢的问题,提供了详细的镜像配置避坑指南。通过解析Gradle依赖解析机制,重点指导如何正确配置阿里云等国内镜像仓库,并分享验证配置生效、排查常见错误及高级优化技巧,旨在彻底解决依赖下载难题,提升开发效率。

weixin_28835551的博客 532

python 访问 sqlite 数据库

1 首先去www.sqlite.org下载一个sqlite,它是一个嵌入式数据库,没有服务器的概念,windows版的就是一个exe,自己把它放到一个合适的目录里,然后把这个目录加入系统的path变量.   建立数据库:      XP版本:sqlite3.exe test.db      Linux版本:./sqlite3.bin test.db2.然后去找个pysqlite,这是python访

javazat的专栏 964

EB tresos配置指南:CAN通信信号收发全流程解析

本文详细解析了使用EB tresos配置工具实现AUTOSAR架构下CAN通信信号收发功能的全流程。从环境准备、COM模块信号定义、PduR路由配置、CanIf硬件抽象到CAN驱动层设置,提供了清晰的步骤指南和关键配置要点,帮助开发者快速打通从应用层到物理层的数据链路,实现可靠的CAN通信。

weixin_29192141的博客 511

QT插件学习系列(一) 初识QtPlugin

QT插件学习系列(一) 初识QtPlugin 1、 概述 为什么我们要学习插件化,其和 windows 导出 dll 有什么区别呢? 导出的动态库如果缺失,程序不能运行。但插件可以。 同一套代码,即可分别在 windows 下和 linux 下生成插件。 QT 本身提供两种插件支持,一种称为高级 API,一种称为低级 API。 高级API的作用是扩展 QT 程序本身,需要子类化 QT 提供的插件基类,例如现有的 QTSqlDriver,因此你可也以编写自己的 QTStyle 扩展 QT。 低级

L_Andy的专栏 3115

anaconda下更新sqlite3模块到最新版本

windows下: 1、关闭anaconda里的程序; 2、下载sqlite3最新版 https://www.sqlite.org/download.html sqlite-dll-win64-x64-3280000.zip(根据情况,选择相应版本,这里选择64位的) 解压:sqlite3.dll 3、打开:\Anaconda3\Library\bin ...

Steven_Sunny的专栏 4906

2022年电赛F题23年电赛D题-信号调制度测量装置说明中提到带通采样定律。

另外,当对于一个频率很高的射频信号采样时,如果采样频率设的太低,对提高采样量化的信噪比是不利的。低通采样定理在《信号与系统》教材中进行了详细的讨论,但未对带通信号的采样定理进行描述,国内樊昌信和曹丽娜老师编写的《通信原理》第10章第2小节有所描述,但没有详细的公式推导,容易给初学者产生超过该最低采样频率即不会产生频谱混叠的假象。故采样频率没选好,就会使周期性频谱搬移过程中造成频谱混叠,既然频谱和原信号的频谱对不上了,故就无法无失真恢复原信号了,总之,频域波形不出现重叠是无失真传输的重要保障。

qq_64919823的博客 2183

Python中使用SQLite

在这个分页查询的例子中,我们使用了`LIMIT`和`OFFSET`子句。视图由`show_menu`、`show_users`和`get_user_input`函数组成,它们负责与用户交互。`显式地开始了一个事务。`sqlite3`模块还提供了`commit`和`rollback`的自动管理。使用`execute()`方法查询数据,并使用`fetchall()`或`fetchone()`获取结果。假设我们有两个表:`users`和`orders`,我们想要获取所有用户的详细信息以及他们对应的订单。

水寿十八公专栏 3789

【人工智能】向量数据库全生命周期数据安全防护体系:破解向量化与检索双环节泄露风险

大模型时代,向量数据库已成为RAG(检索增强生成)架构、语义检索、多模态应用的核心基础设施,解决了大模型幻觉、长上下文窗口限制、私有知识落地等核心痛点。但行业普遍存在认知误区:将Embedding向量等同于“无害的语义压缩乱码”,忽视了向量数据原生的泄露风险。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 160

PCL 快速均匀下采样

快速均匀下采样 是一种点云降采样技术,通过设置采样步长来实现等距降采样,从而减少点的数量。用户可以通过指定步长,选择每隔一定数量的点采样一个点,这样可以在保持点云几何特性的同时,显著减少点的数量。

纵马踏花向自由 871

如何在 Python 中使用 SQLite

如何在 Python 中使用 SQLite 大家好,今天在“Python 中的 SQLite”这篇文章中,我将教你如何在 Python 中使用 SQLite,如果你想使用 SQLite 数据库在 Python 中创建项目,那么这篇文章肯定会对你有所帮助。 什么是 SQLite? 1.SQLite是一个用作内部数据存储的库。 2.SQLite3 模块由 Gerhard Haring 编写。 3. 提供符合 PEP 249 描述的 DB-API 2.0 规范的 SQL 接口。 4.如果你想在Python中使用S

camel2014的博客 1万+

基于知识图谱的时空事件关联推理能力培养

随着信息技术的飞速发展,大量的时空事件数据被产生和收集,如交通流量数据、气象观测数据、社交媒体上的地理定位信息等。这些数据蕴含着丰富的知识和规律,但要从中提取有价值的信息并非易事。基于知识图谱的时空事件关联推理旨在通过构建知识图谱,将时空事件数据进行整合和关联,从而实现对事件之间潜在关系的挖掘和推理。本文的目的是系统地介绍基于知识图谱的时空事件关联推理能力的培养方法,包括核心概念、算法原理、数学模型、实际应用等方面。

操作系统内核探秘的博客 750

4、python sqlite3 建立数据库使用

‘’‘sqlite3模块不同于PyMySQL模块,PyMySQL是一个python与mysql的沟通管道, 需要你在本地安装配置好mysql才能使用,而SQLite是python自带的数据库, 不需要任何配置,使用sqlite3模块就可以驱动它。’’’ Python3操作SQLite数据库# SQLite SQLite,是一款轻型的数据库,是遵守ACID的关系型数据库管理系统,它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的,而且已经在很多嵌入式产品中使用

csdn_wql_的博客 2112

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

python sqlserver 数据操作_Python操作SQLite数据库

SQLite是一款轻型的数据库,占用内存非常低,通常只需要几百K的内存就够用了。它将整个数据库,包括定义表、索引以及数据本身,做为一个单独的可跨平台的文件存储在主机中,并且支持 Python、Java、C# 等多种语言,目前的版本已经发展到了 SQLite3。Python中内置了SQLite模块,不需要任何配置,可以直接导入使用,下面简单介绍下在Python中操作SQLite数据库。操作...

weixin_39525313的博客 303

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

python的sqlite3说明_python之sqlite3使用详解

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, sqlite 实现了多数 sql-92 的标准,比如说 transaction 、 trigger ...

weixin_30691643的博客 3817

python使用sqlite_python使用sqlite

前言python通过sqlite3模块来操作sqlite。sqlite3是python的一个标准库并不需要安装,sqlite3是一个SQLite数据库DB-API2.0接口模块。建立连接要想使用这个模块,必须先创建一个Connection对象, 它代表数据库。import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')上面的例子中,数据将存储在example...

weixin_39529302的博客 612

什么是SQLite数据库?Python连接SQlite数据库实例

SQLite是一种轻型的关系型数据库管理系统,其主要特点是独立、小巧、高效、可嵌入以及支持多种操作系统。SQLite通常被用于嵌入式系统和移动设备中,也可以用于一些小型项目或者个人使用。  在Python中,我们可以使用内置的sqlite3模块来连接SQLite数据库。下面是一个示例代码,演示了如何连接SQLite数据库,并执行一些基本的SQL操作:   在上述代码中,我们首先使用sqlite3.connect()方法创建了一个连接对象,该对象连接到了一个名为example.db的数据库。接着,我们创建

zy1992As的博客 399

Python中SQLite使用

Python中SQLite使用,让我们来一起学习(一起努力,咱们顶峰相见)

精益求精,永无止境,永远在路上! 2826

《Python》《SQLite》Python连接SQLite数据库,读表

    配置Python环境的方法在我的博客中已经详细介绍 一、SQLite和PySQLite     在最近的Python版本中(从2.5开始),SQLite的优势在于它的一个包装(PySQLite)已经被包括在标准库内。SQLite在Python中的模块名称为“sqlite3”,我们可以在Python环境下通话命令import sqlite3验证Pyhton标准库中是否含有此模块。...

杨贵安的博客 3555

Python 中如何使用 sqlite3 操作 SQLite 数据库?

在 Python 开发中,SQLite 是一种轻量级的关系型数据库,它无需单独安装数据库服务器,所有数据存储在一个单独的文件中,适用于小型应用、移动开发、数据分析等场景。Python 提供了内置的 `sqlite3` 模块,方便我们操作 SQLite 数据库。本文将详细介绍 `sqlite3` 模块的使用,包括数据库连接、表操作、数据增删改查(CRUD),以及常见的事务管理和参数化查询,帮助你快速掌握 Python 操作 SQLite 数据库的方法。

3188

python安装sqlite3_Python安装sqlite3

今天使用PYthon时,发现错误 ImportError: No module named sqlite这是因为缺少 SQLITE3的缘故。 下面分享一下解决此问题的方法步骤:1. 查看是Python是否有该库>>> import site; site.getsitepackages() ['/home/user/usr/python/python2.7/lib/python2.7/site-pa...

weixin_39664696的博客 879

Python 解析 JSON 并转换为 SQLite 数据库表

通过上述步骤,我们成功地将 JSON 文件中的数据解析并转换为了 SQLite 数据库表。这种方法在处理大量结构化数据时非常有用,可以帮助我们更方便地进行数据查询和分析。当然,在实际应用中,你可能需要根据具体的 JSON 数据结构和需求来调整代码。```

2501_91229868的博客 454

python sqlite3加密_sqlite3加密

最近因为工作原因,需要使用sqlite数据库。sqlite数据库小并且使用方便,感觉挺不错的。但有一个不足就是没有对数据库进行加密,不过好的是sqlite预留有加密的接口,我们可以直接调用即可。我也是参考网上的资料对数据库进行加密:sqlite数据库默认没有加密功能,对一些需要对工程文件进行保密的场合产生了不便,本文以QT4.4.3为例,对qt源代码中的sql模块进行修改,为qt集成的sqlite...

weixin_39796116的博客 2771

python之sqlite3使用详解

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, sqlite 实现了多数 sql-92 的标准,比如说 transaction 、 trigger 和复

hunyxv的博客 7万+

python的sqlite3示例_Python SQLite的使用示例

本文概要首先,你必须对你的系统的研究与开发安装Python和SQLite。安装Python使用下面的代码:sudo apt-get updatesudo apt-get upgrade python按y,安装将在几秒钟内完成。安装SQLite安装步骤输入以下命令:sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev安装后检查安装,sqlite的终端会给你一个提示和...

weixin_39623805的博客 263
上一篇: Python---TCP编程
下一篇: Python使用SQLite
ycwang_csdn
博客等级 码龄13年 17粉丝 3原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值