Python 中使用 SQLite 3 进行数据插入时出现的 OperationalError 问题及解决方案

在使用 Python 的 SQLite 3 模块进行数据库插入操作时,用户可能会遇到 OperationalError 类型的错误。该错误通常提示“no such column: None”,这表明在插入的数据中存在值为 None (空) 的列。在某些情况下,这种错误可能出现在尝试将 JSON 数据中的空值插入到 SQLite 数据库的表中。

2、解决方案

在这里插入图片描述

为了解决这个问题,我们需要采取以下步骤:

  1. 避免拼接 SQL 语句:避免使用字符串拼接的方式构建 SQL 插入语句,因为这可能会导致 SQL 注入攻击。
  2. 使用参数绑定:使用 SQLite 的参数绑定机制来插入数据。这样做可以防止 SQL 注入攻击,并简化 SQL 语句的编写。
  3. 正确处理空值:在使用参数绑定机制时,需要正确处理空值。对于空值,应该使用 None 或字符串 “NULL” 作为参数值。

以下是我提供了一个使用参数绑定的代码示例:

import sqlite3

connection = sqlite3.connect('product_info.sqlite')  # 创建一个连接
cursor = connection.cursor()  # 创建一个游标

data = {
    "data": {
        "product_id": 1,
        "product_name": "Product Name",
        "ingredients": "Ingredients",
        "serving_size": "Serving Size",
        "calories": 100,
        "total_fat_g": 10,
        "total_fat_percent": 10,
        "fat_saturated_g": 5,
        "fat_saturated_percent": 5,
        "fat_trans_g": 0,
        "fat_trans_percent": 0,
        "cholesterol_mg": 0,
        "sodium_mg": 0,
        "sodium_percent": 0,
        "carbo_g": 20,
        "carbo_percent": 20,
        "carbo_fibre_g": 5,
        "carbo_fibre_percent": 5,
        "carbo_sugars_g": 10,
        "protein_g": 10,
        "vitamin_a_percent": 10,
        "vitamin_c_percent": 10,
        "calcium_percent": 10,
        "iron_percent": 10,
        "micro_nutrients": "Micro Nutrients",
        "tips": "Tips",
        "diet_id": 1,
        "diet_type": "Diet Type"
    }
}

# 使用参数绑定机制插入数据
sql = """INSERT INTO ProductInfo (product_id, product_name, ingredients, serving_size, calories, total_fat_g, total_fat_percent, fat_saturated_g, fat_saturated_percent, fat_trans_g, fat_trans_percent, cholesterol_mg, sodium_mg, sodium_percent, carbo_g, carbo_percent, carbo_fibre_g, carbo_fibre_percent, carbo_sugars_g, protein_g, vitamin_a_percent, vitamin_c_percent, calcium_percent, iron_percent, micro_nutrients, tips, diet_id, diet_type)
VALUES (:product_id, :product_name, :ingredients, :serving_size, :calories, :total_fat_g, :total_fat_percent, :fat_saturated_g, :fat_saturated_percent, :fat_trans_g, :fat_trans_percent, :cholesterol_mg, :sodium_mg, :sodium_percent, :carbo_g, :carbo_percent, :carbo_fibre_g, :carbo_fibre_percent, :carbo_sugars_g, :protein_g, :vitamin_a_percent, :vitamin_c_percent, :calcium_percent, :iron_percent, :micro_nutrients, :tips, :diet_id, :diet_type)"""

cursor.execute(sql, data["data"])

connection.commit()  # 提交事务
cursor.close()  # 关闭游标
connection.close()  # 关闭连接

通过使用参数绑定机制,我们可以安全地将数据插入到数据库中,并避免 OperationalError 错误的发生。

<think>我们已知reference.db是一个SQLite数据库文件。用户想了解如何使用Python读取和操作这个文件。 根据引用[1]中提到的,使用Python解析db数据是很简单的事情。我们可以使用Python内置的sqlite3模块来操作SQLite数据库。 步骤: 1. 导入sqlite3模块 2. 连接到数据库文件(reference.db) 3. 创建游标对象 4. 执行SQL查询 5. 获取结果 6. 关闭连接 另外,引用[2]和[3]提到了从Excel读取数据存入SQLite数据库的方法,但这里我们不需要读取Excel,而是直接操作已有的reference.db。 下面将给出具体的代码示例,包括查询、插入、更新和删除操作。 注意:在操作之前,请确保已经安装了Python(内置sqlite3模块,无需额外安装)。 另外,由于我们不知道reference.db的具体表结构,所以需要先查询数据库中的表名和表结构。 步骤如下:</think>### 如何使用Python操作nextcode reference生成的reference.db SQLite文件 根据引用内容[1][2][3]和您的需求,以下是使用Python操作SQLite数据库的完整指南: --- #### 1. **连接数据库** ```python import sqlite3 # 连接数据库(若不存在会自动创建) conn = sqlite3.connect(&#39;reference.db&#39;) cursor = conn.cursor() ``` > 📌 文件路径支持绝对路径(`/path/to/reference.db`)或相对路径[^1] --- #### 2. **查看数据库结构** ```python # 查看所有表名 cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type=&#39;table&#39;;") print("数据库表:", cursor.fetchall()) # 查看具体表结构(示例表名为reference_data) cursor.execute("PRAGMA table_info(reference_data)") print("表结构:", cursor.fetchall()) ``` --- #### 3. **数据查询操作** ```python # 查询所有数据 cursor.execute("SELECT * FROM reference_data") all_data = cursor.fetchall() print("总记录数:", len(all_data)) # 条件查询(示例字段为id) cursor.execute("SELECT * FROM reference_data WHERE id=?", (1001,)) record = cursor.fetchone() print("ID 1001的数据:", record) ``` --- #### 4. **数据修改操作** ```python # 插入数据(示例字段:id, name, value) cursor.execute("INSERT INTO reference_data VALUES (?, ?, ?)", (2001, &#39;test_name&#39;, &#39;test_value&#39;)) # 更新数据 cursor.execute("UPDATE reference_data SET value=? WHERE id=?", (&#39;updated_value&#39;, 2001)) # 删除数据 cursor.execute("DELETE FROM reference_data WHERE id=?", (2001,)) conn.commit() # 提交事务 ``` --- #### 5. **批量导入Excel数据** 参考引用[2][3]的Excel导入方法: ```python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel("source.xlsx") # 批量导入数据库 df.to_sql(&#39;reference_data&#39;, conn, if_exists=&#39;append&#39;, index=False) print(f"导入 {len(df)} 条记录") ``` --- #### 6. **关闭连接** ```python cursor.close() conn.close() # 确保数据写入磁盘 ``` > ⚠️ **关键注意事项** > 1. 操作前备份数据库(直接复制`.db`文件) > 2. 使用参数化查询(`?`占位符)防止SQL注入 > 3. 修改操作后必须执行`conn.commit()` > 4. 使用`try...finally`确保连接关闭 --- ### 可视化工具推荐 1. **DB Browser for SQLite**:图形化查看/编辑SQLite文件 2. **VSCode SQLite插件**:直接在编辑器操作数据3. **pandas`read_sql`**:将查询结果转为DataFrame分析: ```python import pandas as pd df = pd.read_sql("SELECT * FROM reference_data", conn) ``` --- ### 相关问题 1. 如何优化SQLite数据库的查询性能? 2. 数据库出现`sqlite3.OperationalError: no such table`错误如何解决? 3. 如何将SQLite数据导出为Excel文件? 4. 多线程环境下如何安全操作SQLite数据库? [^1]: 数据库文件形式简单但解析灵活,Python操作简便 [^2]: Excel数据可通过Python解析后存入SQLite数据库 [^3]: 使用参数化查询确保数据安全插入
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