Доступ к вашим базам данных через язык программирования позволяет создавать приложения, которые могут хранить и извлекать данные непосредственно из пользовательского интерфейса или для него. Существуют различные библиотеки Python SQL, которые выполняют эту задачу для языка программирования Python. Здесь мы обсудим SQLite, которая является самой популярной библиотекой Python SQL.
Все компании используют большие или малые базы данных. База данных — это не что иное, как организованный сбор данных. Данные организованы в строки, столбцы и таблицы и индексируются, чтобы упростить поиск необходимой информации. Базы данных предлагают множество функций, с помощью которых можно легко управлять большими объемами информации через Интернет, а также вводить и выводить большие объемы данных через типичный файл, такой как текстовый файл.
СУБД или система управления базами данных — это программное обеспечение для взаимодействия пользователей и баз данных. Эти пользователи не обязательно являются людьми, но могут быть программами или приложениями. Это когда приходит SQL. SQL является языком запросов и очень популярен в базах данных. Это позволяет программе на Python взаимодействовать с базой данных для выполнения запросов.
Существует много библиотек, с помощью которых мы можем связать интерфейс нашего приложения с базой данных. Примерами таких библиотек Python SQL являются SQLite, pymssql, sqlalchemy и другие. Каждая из этих библиотек Python SQL имеет свои плюсы и минусы и содержит функции для заданий Python SQL и генератора запросов Python SQL. Мы объясним одну из таких библиотек Python SQL под названием SQLite, которая доступна в Python. В этом блоге мы увидим, как подключать, хранить и извлекать данные на сервер SQL или простой SQL с Python.
Вы также можете конвертировать CSV в SQL Python и сохранить его в таблице в вашей базе данных. SQL-сервер подключения к базе данных Python выполняется с помощью библиотек SQL-сервера Python на Python. Эти библиотеки запускают задания SQL Python, такие как хранение, извлечение, удаление и помогают Python подключаться к серверу SQL.
Некоторый код для представления вышеуказанных шагов:
# модуль импорта import sqlite3 # подключение к базе данных connection = sqlite3.connect(«myTable.db») # курсор crsr = connection.cursor() # команда SQL для создания таблицы в базе данных sql_command = “””CREATE TABLE emp ( staff_number INTEGER PRIMARY KEY, fname VARCHAR(20), lname VARCHAR(30), gender CHAR(1), joining DATE);””” # выполнить инструкцию crsr.execute(sql_command) # команда SQL для вставки данных в таблицу sql_command = “””INSERT INTO emp VALUES (35, “Andrey”, “AndreyEx”, “M”, “1979-05-16″);””” crsr.execute(sql_command) # другая команда SQL для вставки данных в таблицу sql_command = “””INSERT INTO emp VALUES (11, “Alex”, “Cupper”, “M”, “1982-12-34″);””” crsr.execute(sql_command) # Сохранить изменения в файлах. Никогда не пропускай это. # Если мы пропустим это, ничего не будет сохранено в базе данных. connection.commit() # закрыть соединение connection.close()
Извлечение данных из базы данных так же просто, как и создание. Метод execute использует ключевое слово «Select» для извлечения данных из таблицы с указанным именем в виде списка списков.
# импорт модуля import sqlite3 # связаться с базой данных myTable connection = sqlite3.connect(«myTable.db») # объект курсора crsr = connection.cursor() # выполнить команду для извлечения всех данных из таблицы emp crsr.execute(«SELECT * FROM emp») # сохранить все извлеченные данные в переменной ans ans = crsr.fetchall() # цикл для печати всех данных for i in ans: print(i)
Вы также можете использовать ряд функций, помимо упомянутых выше. К ним относятся обновление, удаление записей, ввод данных пользователем и т. д.
# код для операции обновления import sqlite3 # имя базы данных для передачи в качестве параметра conn = sqlite3.connect('mydatabase.db') # обновить запись студента conn.execute(“UPDATE Student SET name = ‘AndreyEx’ where unix=’B27652′”) conn.commit() print “Общее количество обновленных строк :”, conn.total_changes cursor = conn.execute(“SELECT * FROM Student”) for row in cursor: print row, conn.close()
# Код для отображения графического представления
# визуализация графика с использованием библиотеки matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def graph_data(p_id,age): # нанесение точек plt.plot(p_id, age, color=’yellow’, linestyle=’dashed’, linewidth = 3, marker=’*’, markerfacecolor=’blue’, markersize=12) # название оси х plt.xlabel(‘Persons Id’) # имя оси Y plt.ylabel(‘Ages’) # plt.plot (p_id, age) plt.show () print («Введите 5 имен учеников:») who = [raw_input() for i in range(5)] print (“введите их возраст соответственно:”) age = [int(raw_input()) for i in range(5)] print (“введите их идентификаторы соответственно:”) p_id = [int(raw_input()) for i in range(5)] # вызов функции графа graph_data(p_id,age)
Ранее количество записей в базе данных было ограниченным, но большие базы данных также можно запрашивать с помощью SQLite. Некоторые методы для этого включают fetchall(), executetescript(), executemany() и т. д.
# Соединение с базой данных import sqlite3 # 'library.db' connection = sqlite3.connect(“library.db”) cursor = connection.cursor() # SQL-часть кода выполнения cursor.executescript(“”” CREATE TABLE people( firstname, lastname, age ); CREATE TABLE book( title, author, published ); INSERT INTO book(title, author, published) VALUES ( ‘Dan Clarke”s GFG Detective Agency’, ‘Sean Simpsons’, 1987 ); “””) sql = “”” SELECT COUNT(*) FROM book;””” cursor.execute(sql) # Выходные данные извлекаются и возвращаются # как список от fetchall () result = cursor.fetchall() print(result) sql = “”” SELECT * FROM book;””” cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() print(result) # Изменения сохранены в базе данных connection.commit() # Соединение закрыто (разорвано) # с базой данных connection.close()
# Соединение с базой данных import sqlite3 # 'library.db' connection = sqlite3.connect(“library.db”) cursor = connection.cursor() # SQL-часть кода выполнения cursor.execute(“”” CREATE TABLE book( title, author, published);”””) List = [(‘A’, ‘B’, 2008), (‘C’, ‘D’, 2008), (‘E’, ‘F’, 2010)] connection.executemany(“”” INSERT INTO book(title, author, published) VALUES (?, ?, ?)”””, List) sql = “”” SELECT * FROM book;””” cursor.execute(sql) result = cursor.fetchall() for x in result: print(x) # Изменения сохранены в базе данных connection.commit() # Соединение закрыто (разорвано) # с базой данных connection.close()
Вот и все. Теперь вы можете легко получить доступ к вашему SQL-серверу, используя эту библиотеку Python SQL. Это поможет вам создавать приложения, которым требуется функциональность базы данных, например, система управления библиотекой или что то другое, поскольку они требуют взаимодействия пользователя с внутренней базой данных. Закатите рукава и начните использовать SQL с кодом.
Отличное руководство. Я смог наконец то разобраться с этой библиотекой. Спасибо за ваш труд