Учебник по SQLite3 в Python
SQLite – это C библиотека, реализующая легковесную дисковую базу данных (БД), не требующую отдельного серверного процесса и позволяющую получить доступ к БД с использованием языка запросов SQL. Некоторые приложения могут использовать SQLite для внутреннего хранения данных. Также возможно создать прототип приложения с использованием SQLite, а затем перенести код в более многофункциональную БД, такую как PostgreSQL или Oracle. См. также документацию по модулю SQLite Python 3.
Модуль sqlite3 реализует интерфейс SQL, соответствующий спецификации DB-API 2.0, описанной в PEP 249.
Создание соединения
Чтобы воспользоваться SQLite3 в Python необходимо импортировать модуль sqlite3, а затем создать объект подключения к БД.
Объект подключения создается с помощью метода connect():
Курсор SQLite3
Для выполнения операторов SQL, нужен объект курсора, создаваемый методом cursor().
Курсор SQLite3 – это метод объекта соединения. Для выполнения операторов SQLite3 сначала устанавливается соединение, а затем создается объект курсора с использованием объекта соединения следующим образом:
Теперь можно использовать объект курсора для вызова метода execute() для выполнения любых запросов SQL.
Создание базы данных
После создания соединения с SQLite, файл БД создается автоматически, при условии его отсутствия. Этот файл создается на диске, но также можно создать базу данных в оперативной памяти, используя параметр «:memory:» в методе connect. При этом база данных будет называется инмемори.
Рассмотрим приведенный ниже код, в котором создается БД с блоками try, except и finally для обработки любых исключений:
Сначала импортируется модуль sqlite3, затем определяется функция с именем sql_connection. Внутри функции определен блок try, где метод connect() возвращает объект соединения после установления соединения.
Затем определен блок исключений, который в случае каких-либо исключений печатает сообщение об ошибке. Если ошибок нет, соединение будет установлено, тогда скрипт распечатает текст «Connection is established: Database is created in memory».
Далее производится закрытие соединения в блоке finally. Закрытие соединения необязательно, но это хорошая практика программирования, позволяющая освободить память от любых неиспользуемых ресурсов.
Создание таблицы
Чтобы создать таблицу в SQLite3, выполним запрос Create Table в методе execute(). Для этого выполним следующую последовательность шагов:
Давайте создадим таблицу Employees со следующими колонками:
Метод commit() сохраняет все сделанные изменения. В конце скрипта производится вызов обеих функций.
Для проверки существования таблицы воспользуемся браузером БД для sqlite.
Вставка данных в таблицу
Чтобы вставить данные в таблицу воспользуемся оператором INSERT INTO. Рассмотрим следующую строку кода:
Также можем передать значения / аргументы в оператор INSERT в методе execute (). Также можно использовать знак вопроса (?) в качестве заполнителя для каждого значения. Синтаксис INSERT будет выглядеть следующим образом:
Где картеж entities содержат значения для заполнения одной строки в таблице:
Код выглядит следующим образом:
Обновление таблицы
Предположим, что нужно обновить имя сотрудника, чей идентификатор равен 2. Для обновления будем использовать инструкцию UPDATE. Также воспользуемся предикатом WHERE в качестве условия для выбора нужного сотрудника.
Рассмотрим следующий код:
Это изменит имя Эндрю на Роджерс.
Оператор SELECT
Оператор SELECT используется для выборки данных из одной или более таблиц. Если нужно выбрать все столбцы данных из таблицы, можете использовать звездочку (*). SQL синтаксис для этого будет следующим:
В SQLite3 инструкция SELECT выполняется в методе execute объекта курсора. Например, выберем все стрики и столбцы таблицы employee:
Если нужно выбрать несколько столбцов из таблицы, укажем их, как показано ниже:
Оператор SELECT выбирает все данные из таблицы employees БД.
Выборка всех данных
Чтобы извлечь данные из БД выполним инструкцию SELECT, а затем воспользуемся методом fetchall() объекта курсора для сохранения значений в переменной. При этом переменная будет являться списком, где каждая строка из БД будет отдельным элементом списка. Далее будет выполняться перебор значений переменной и печатать значений.
Также можно использовать fetchall() в одну строку:
Если нужно извлечь конкретные данные из БД, воспользуйтесь предикатом WHERE. Например, выберем идентификаторы и имена тех сотрудников, чья зарплата превышает 800. Для этого заполним нашу таблицу большим количеством строк, а затем выполним запрос.
Можете использовать оператор INSERT для заполнения данных или ввести их вручную в программе браузера БД.
Теперь, выберем имена и идентификаторы тех сотрудников, у кого зарплата больше 800:
В приведенном выше операторе SELECT вместо звездочки (*) были указаны атрибуты id и name.
SQLite3 rowcount
Счетчик строк SQLite3 используется для возврата количества строк, которые были затронуты или выбраны последним выполненным запросом SQL.
Поэтому, чтобы получить количество строк, нужно получить все данные, а затем получить длину результата:
Когда оператор DELETE используется без каких-либо условий (предложение where), все строки в таблице будут удалены, а общее количество удаленных строк будет возвращено rowcount.
Если ни одна строка не удалена, будет возвращено 0.
Список таблиц
Чтобы вывести список всех таблиц в базе данных SQLite3, нужно обратиться к таблице sqlite_master, а затем использовать fetchall() для получения результатов из оператора SELECT.
Проверка существования таблицы
При создании таблицы необходимо убедиться, что таблица еще не существует. Аналогично, при удалении таблицы она должна существовать.
Чтобы проверить, если таблица еще не существует, используем «if not exists» с оператором CREATE TABLE следующим образом:
Точно так же, чтобы проверить, существует ли таблица при удалении, мы используем «if not exists» с инструкцией DROP TABLE следующим образом:
Также проверим, существует ли таблица, к которой нужно получить доступ, выполнив следующий запрос:
Если указанное имя таблицы не существует, будет возвращен пустой массив.
Удаление таблицы
Удаление таблицы выполняется с помощью оператора DROP. Синтаксис оператора DROP выглядит следующим образом:
Чтобы удалить таблицу, таблица должна существовать в БД. Поэтому рекомендуется использовать «if exists» с оператором DROP. Например, удалим таблицу employees:
Исключения SQLite3
Исключением являются ошибки времени выполнения скрипта. При программировании на Python все исключения являются экземплярами класса производного от BaseException.
В SQLite3 у есть следующие основные исключения Python:
DatabaseError
Любая ошибка, связанная с базой данных, вызывает ошибку DatabaseError.
IntegrityError
IntegrityError является подклассом DatabaseError и возникает, когда возникает проблема целостности данных, например, когда внешние данные не обновляются во всех таблицах, что приводит к несогласованности данных.
ProgrammingError
Исключение ProgrammingError возникает, когда есть синтаксические ошибки или таблица не найдена или функция вызывается с неправильным количеством параметров / аргументов.
OperationalError
Это исключение возникает при сбое операций базы данных, например, при необычном отключении. Не по вине программиста.
NotSupportedError
При использовании некоторых методов, которые не определены или не поддерживаются базой данных, возникает исключение NotSupportedError.
Массовая вставка строк в Sqlite
Для вставки нескольких строк одновременно использовать оператор executemany.
Рассмотрим следующий код:
Здесь создали таблицу с двумя столбцами, тогда у «данных» есть четыре значения для каждого столбца. Эта переменная передается методу executemany() вместе с запросом.
Обратите внимание, что использовался заполнитель для передачи значений.
Закрытие соединения
Когда работа с БД завершена, рекомендуется закрыть соединение. Соединение может быть закрыто с помощью метода close ().
Чтобы закрыть соединение, используйте объект соединения с вызовом метода close() следующим образом:
SQLite3 datetime
В базе данных Python SQLite3 можно легко сохранять дату или время, импортируя модуль datatime. Следующие форматы являются наиболее часто используемыми форматами для даты и времени:
Рассмотрим следующий код:
В этом коде модуль datetime импортируется первым, далее создали таблицу с именем assignments с тремя столбцами.
Вывод
SQLite можно использовать в своих разработках, но с учетом особенностей этой БД. SQLite прекрасно подойдет для проектов у которых мало операций записи, не нужна система прав доступа к БД и ограниченны ресурсы сервера.
Руководство по SQLite в Python
SQL и Python — обязательные инструменты для любого специалиста в сфере анализа данных. Это руководство — все, что вам нужно для первоначальной настройки и освоения основ работы с SQLite в Python. Оно включает следующие пункты:
SQLite3 (часто говорят просто SQLite) — это часть стандартного пакета Python 3, поэтому ничего дополнительно устанавливать не придется.
Что будем создавать
В процессе этого руководства создадим базу данных в SQLite с помощью Python, несколько таблиц и настроим отношения:
Типы данных SQLite в Python
SQLite для Python предлагает меньше типов данных, чем есть в других реализациях SQL. С одной стороны, это накладывает ограничения, но, с другой стороны, в SQLite многое сделано проще. Вот основные типы:
К сожалению, других привычных для SQL типов данных в SQLite нет.
Первые шаги с SQLite в Python
Начнем руководство с загрузки библиотеки. Для этого нужно использовать следующую команду:
Следующий шаг — создание базы данных.
Создание базы данных SQLite в Python
Если файл уже существует, то функция connect осуществит подключение к нему.
перед строкой с путем стоит символ «r». Это дает понять Python, что речь идет о «сырой» строке, где символы «/» не отвечают за экранирование.
Функция connect создает соединение с базой данных SQLite и возвращает объект, представляющий ее.
Резидентная база данных
Еще один способ создания баз данных с помощью SQLite в Python — создание их в памяти. Это отличный вариант для тестирования, ведь такие базы существуют только в оперативной памяти.
Однако в большинстве случаев (и в этом руководстве) будет использоваться описанный до этого способ.
Создание объекта cursor
Теперь выполнять запросы можно следующим образом:
Обратите внимание на то, что сами запросы должны быть помещены в кавычки — это важно. Это могут быть одинарные, двойные или тройные кавычки. Последние используются в случае особенно длинных запросов, которые часто пишутся на нескольких строках.
Создание таблиц в SQLite в Python
Пришло время создать первую таблицу в базе данных. С объектами соединения ( conn ) и cursor ( cur ) это можно сделать. Будем следовать этой схеме.
В коде выше выполняются следующие операции:
Для создания второй таблицы просто повторим последовательность действий, используя следующие команды:
После исполнения этих двух скриптов база данных будет включать две таблицы. Теперь можно добавлять данные.
Добавление данных с SQLite в Python
В Python часто приходится иметь дело с переменными, в которых хранятся значения. Например, это может быть кортеж с информацией о пользователе.
Если его нужно загрузить в базу данных, тогда подойдет следующий формат:
В данном случае все значения заменены на знаки вопроса и добавлен параметр, содержащий значения, которые нужно добавить.
Важно заметить, что SQLite ожидает получить значения в формате кортежа. Однако в переменной может быть и список с набором кортежей. Таким образом можно добавить несколько пользователей:
Но нужно использовать функцию executemany вместо обычной execute :
SQLite и предотвращение SQL-инъекций
Скрипты для загрузки данных
Следующие скрипты можно скопировать и вставить для добавления данных в обе таблицы:
Используйте следующие запросы:
Получение данных с SQLite в Python
Следующий момент касательно SQLite в Python — выбор данных. Структура формирования запроса та же, но к ней будет добавлен еще один элемент.
Использование fetchone() в SQLite в Python
Она вернет следующее:
Использование fetchmany() в SQLite в Python
Он вернет следующее:
Использование fetchall() в SQLite в Python
Функцию fetchall() можно использовать для получения всех результатов. Вот что будет, если запустить скрипт:
Удаление данных в SQLite в Python
Теперь рассмотрим процесс удаления данных с SQLite в Python. Здесь та же структура. Предположим, нужно удалить любого пользователя с фамилией «Parker». Напишем следующее:
Если затем сделать следующей запрос:
Будет выведен пустой список, подтверждающий, что запись удалена.
Объединение таблиц в SQLite в Python
Наконец, посмотрим, как использовать объединение данных для более сложных запросов. Предположим, нужно сгенерировать запрос, включающий имя и фамилию каждого покупателя заказа.
Для этого напишем следующее:
Тот же подход работает с другими SQL-операциями.
Выводы
В этом материале вы узнали все, что требуется для работы с SQLite в Python: загрузка библиотеки, создание баз и таблиц, добавление, запрос и удаление данных.
Подключаем Sqlite3 к Telegram боту
Вступление
Для многих новичков в разработке на Python возникает проблема — как подключить базу данных? Я сам столкнулся с такой проблемой в начале разработки. Тема оказалось довольно простой, но в интернете есть множество гайдов, которые могут запутать. В этом туториале я расскажу о том, как просто интегрировать базу данных Sqlite3 на примере Telegram бота.
Начало работы
Для работы нам понадобятся базовые знания в Python, достаточные для написания простого бота. Данный гайд можно использовать не только для интеграции с ботом, но и для других проектов. Если вы не используете PyCharm, и у вас нет средства для работы с БД, то необходимо установить утилиту SQLiteStudio с официального сайта.
Теперь давайте перейдем к написанию кода. В терминале необходимо установить pyTelegramBotAPI (если по какой-то причине у вас его нет).
Далее создаем новый файл с расширением .py. В нем прописываем следующее:
Устанавливать sqlite3 не нужно — это стандартная библиотека. Вместо «token» необходимо указать токен бота, который выдал вам BotFather. Теперь проверим, работает ли бот.
Запустим код. Если при запуске бота он пишет нам «Добро пожаловать», то все работает отлично.
Как мы видим, все работает.
Настройка базы данных
Открываем SQLiteStudio. Во вкладке Database выбираем пункт Add a database. Для удобства можно использовать сочетание Ctrl+O.
Далее нажимаем на зеленую кнопку Создать новый фал базы данных. Выбираем директорию вашего проекта. В ней можете создать отдельную папку db, где будет хранится файл с базой. Вводим название, например database. Расширение будет присвоено автоматически. Нажимаем Сохранить. Теперь слева в списке у нас появился наш файл. Кликаем по нему ПКМ и выбираем пункт Connect to the database. Соединение с базой установлено. Появилось два подпункта: Таблицы и Представления. В этом уроке мы будем затрагивать только пункт Таблицы. Нажимаем по нему ПКМ и выбираем Add a table.
В поле для ввода указываем имя для таблицы. Я назову ее test. Чуть выше есть активная кнопка Добавить столбец (Ins). В появившемся окне указываем название столбца и тип данных. Для начала вам могут понадобится такие условия, как Первичный ключ, Не NULL и Уникальность. Первый столбец я назову id, выберу тип данных INTEGER и установлю все три условия. У Первичный ключ выберу настройку Автоинкремент. Этот столбец будет автоматически создавать ID записи в таблице. Работать с ним в коде мы не будем.
Второй столбец будет хранить user_id. Он будет иметь тип данных INT, уникален и не равен нулю. Третий столбец я назову user_name, присвою тип данных STRING и выберу пункт Не NULL. Еще 2 столбца будут называться user_surname и username. После того, как вы создали столбцы, нажимаем зеленую кнопку с галочкой.
В общем все будет выглядеть вот так.
Работа с базой данных в коде
Теперь давайте вновь перейдем к коду. Создадим 2 переменные.
В первой мы подключаем нашу базу данных, а во второй создаем курсор для работы с таблицами. Обратите внимание на то, что у меня в директории проекта создана папка db, а уже в ней находится файл БД. Если у вас по другому, укажите расположение в первой переменной.
Теперь создадим функцию, которая будет нужна непосредственно для работы с таблицей.
Итак, сейчас объясню, что тут происходит. В аргументах функции мы указываем переменную user_id с типом данных inst. Далее добавляем запись в таблицу test в столбец user_id. С остальными значениями точно так же. В конце мы просто применяем изменения. Эта функция не будет выполнятся, пока мы ее не вызовем. Давайте исправим это. Создадим обработчик сообщений от пользователя и будем вносить в базу его данные.
В переменные мы вносим имя пользователя, id, имя и фамилию в Telegram, а потом сохраняем в БД. В конце кода можем сделать так, чтобы бот работал постоянно.
Пришло время проверить, как работает код. Запускаем бота и пишем ему «Привет».
Теперь можем зайти в SQLiteStudio, и выбрав вкладку Данные посмотреть что получилось:
Как мы видим, данные уже в базе. Если их по какой-то причине нет, то обновите базу, нажав на синюю кнопку Обновить
Заключение
В этой статье мы немного познакомились с sqlite3 и сделали простой скрипт добавления сведений о пользователе. Этого, конечно, не достаточно. В скором времени выпущу продолжение, в котором затрону тему удаления пользователей и редактирования полей.
Огромное спасибо за то, что прочитали. Надеюсь, кому-то помог. Всем удачи и поменьше багов в коде!
Как работает модуль sqlite3 в Python 3
SQLite – это файловая база данных SQL, которая поставляется в комплекте с Python и может использоваться в приложениях Python, устраняя необходимость устанавливать дополнительное программное обеспечение.
В этом руководстве мы поговорим о модуле sqlite3 в Python 3. Чтобы потренироваться, мы создадим соединение с базой данных SQLite, добавим в эту БД таблицу, вставим данные, а также извлечем и отредактируем их.
Предположим, у нас есть аквариум и мы хотим создать БД, чтобы хранить в ней данные о рыбах, которые в нем живут.
Требования
Чтобы получить максимальную пользу от этого руководства, вы должны иметь некоторое представление о работе с Python и некоторый базовый опыт работы с SQL.
Для получения необходимой справочной информации вы можете просмотреть эти ресурсы:
1: Создание подключения к базе данных SQLite
Базы данных SQLite – это полнофункциональные механизмы SQL, которые можно использовать для многих целей. Подключаясь к БД SQLite, мы получаем доступ к данным, которые находятся в файле на нашем компьютере. В данном разделе для примера мы рассмотрим базу данных, которая помогает нам отслеживать количество рыб в воображаемом аквариуме.
Подключиться к базе данных SQLite можно с помощью модуля sqlite3:
import sqlite3
connection = sqlite3.connect(«aquarium.db»)
Строка import sqlite3 дает программе Python доступ к модулю sqlite3. Функция sqlite3.connect () возвращает объект Connection, который мы будем использовать для взаимодействия с базой данных SQLite, хранящейся в файле aquarium.db. Файл aquarium.db создается функцией sqlite3.connect() автоматически (если такой файл еще не существует на компьютере).
Чтобы убедиться, что объект connection создан успешно, запустите:
Если мы запустим этот код Python, мы увидим такой результат:
connection.total_changes в команде выше – это общее количество строк базы данных, которые были изменены объектом connection. Поскольку мы еще не выполнили ни одной команды SQL, мы ожидаем получить 0.
Если в какой-то момент вы захотите начать это руководство сначала, вы можете удалить файл aquarium.db с компьютера.
Примечание: Также можно подключиться к базе данных SQLite, которая находится строго в памяти (а не в файле), передав функции sqlite3.connect()специальную строку “:memory:”. Например:
Помните: такая база данных SQLite исчезнет, как только Python завершит работу. Это может быть удобно, если вам нужна временная песочница, в которой вы могли бы опробовать какие-то функции, и вы не хотите сохранять данные после выхода из программы.
2: Добавление данных в БД SQLite
После того как мы подключились к базе данных aquarium.db, мы можем попробовать вставить в нее данные и извлечь их.
В базах SQL данные хранятся в таблицах. Таблицы определяют набор столбцов и содержат 0 или более строк с данными для каждого столбца.
Давайте создадим таблицу fish, в которой будут такие данные:
| name | species | tank_number |
| Willy | shark | 1 |
| Jamie | cuttlefish | 7 |
Итак, таблица fish будет содержать имя (столбец name), вид (species) и номер резервуара (tank_number) для каждой рыбы в аквариуме. Согласно записям, пока что в аквариуме есть два жителя: акула Вилли и каракатица по имени Джейми.
Создать эту таблицу рыб в SQLite можно при помощи соединения, которое мы установили в разделе 1:
cursor = connection.cursor()
cursor.execute(«CREATE TABLE fish (name TEXT, species TEXT, tank_number INTEGER)»)
connection.cursor() возвращает объект Cursor. Такие объекты позволяют отправлять SQL-операторы в базу данных SQLite с помощью cursor.execute(). Строка “CREATE TABLE fish …” – это SQL-оператор, который создает таблицу fish с тремя описанными столбцами: name (с типом данных TEXT), species (также с типом TEXT) и tank_number (с типом INTEGER).
Теперь, когда мы создали таблицу, мы можем вставить в нее строки данных:
cursor.execute(«INSERT INTO fish VALUES (‘Willy’, ‘shark’, 1)»)
cursor.execute(«INSERT INTO fish VALUES (‘Jamie’, ‘cuttlefish’, 7)»)
Мы вызываем cursor.execute() дважды: один раз, чтобы вставить строку об акуле Вилли из резервуара 1, и еще раз, чтобы вставить строку о каракатице Джейми из резервуара 7. “INSERT INTO fish VALUES …” – это SQL-оператор, который позволяет добавлять строки в таблицу.
В следующем разделе мы познакомимся с SQL-оператором SELECT:он поможет нам проверить строки, которые мы только что вставили в нашу таблицу.
3: Извлечение данных из БД SQLite
В разделе 2 мы добавили в таблицу по имени fish две строки. Извлечь эти строки можно с помощью оператора SELECT:
rows = cursor.execute(«SELECT name, species, tank_number FROM fish»).fetchall()
print(rows)
Если запустить этот код, мы получим такой результат:
[(‘Willy’, ‘shark’, 1), (‘Jamie’, ‘cuttlefish’, 7)]
Функция cursor.execute() запускает оператор SELECT для получения значений столбцов name, species и tank_number в таблице fish. Функция fetchall() извлекает все результаты оператора SELECT. Когда мы с помощью print(rows) выводим строки на экран, мы видим список из двух кортежей. Каждый кортеж состоит из трех записей – по одной записи для каждого столбца из таблицы. Оба кортежа содержат данные, которые мы вставили в таблицу в предыдущем разделе.
Допустим, нам нужно извлечь из таблицы только строки, которые соответствуют определенному набору критериев. Тогда мы можем использовать оператор WHERE:
Как и в предыдущем примере, cursor.execute( ).fetchall() позволяет извлечь все результаты оператора SELECT. Оператор WHERE в SELECT фильтрует данные и выбирает строки, в которых значение name равно искомому target_fish_name. Обратите внимание: мы используем символ «?», чтобы заменить значение переменной target_fish_name в операторе SELECT. Мы ожидаем, что заданному фильтру будет соответствовать только одна строка, и в результате действительно видим только строку Jamie, cuttlefish, 7.
Важно! Никогда не используйте строковые операции Python, чтобы динамически создать строку оператора SQL. Использование строковых операций Python для сборки операторов SQL открывает все двери атакам на основе SQL-инъекций. Подобные атаки могут использоваться для кражи или изменения данных, хранящихся в вашей БД. Для динамической замены всегда используйте заполнитель «?» в SQL-операторах. Передайте функции Cursor.execute() кортеж значений в качестве второго аргумента, чтобы привязать ваши значения к оператору. Такой подход используется в этом руководстве.
4: Изменение данных в БД SQLite
Строки в базе данных SQLite можно изменять с помощью SQL-операторов UPDATE и DELETE.
Предположим, что акула Вилли переехала в резервуар №2. Следовательно, нам нужно изменить строку в таблице, чтобы отразить это изменение:
SQL-оператор UPDATE изменит значение tank_number для записи Willy на 2. Оператор WHERE внутри UPDATE отфильтрует все остальные записи: значение tank_number изменится только в том случае, если name = “Willy”.
Давайте запустим следующий оператор SELECT, чтобы подтвердить, что данные обновлены правильно:
rows = cursor.execute(«SELECT name, species, tank_number FROM fish»).fetchall()
print(rows)
Мы увидим следующий результат:
[(‘Willy’, ‘shark’, 2), (‘Jamie’, ‘cuttlefish’, 7)]
Обратите внимание, в строке для Willy столбец tank_number теперь имеет значение 2.
Допустим, акула Вилли была выпущена в дикую природу и больше не живет в нашем аквариуме. Значит, имеет смысл удалить эту строку из таблицы.
Выполните SQL-оператор DELETE, чтобы удалить строку:
SQL-оператор DELETE удалит строку, а оператор WHERE поможет ему найти необходимую: строка будет удалена только в том случае, если name = “Willy”.
Следующий оператор SELECT подтвердит, что удаление выполнено правильно:
rows = cursor.execute(«SELECT name, species, tank_number FROM fish»).fetchall()
print(rows)
Мы получим следующий результат:
[(‘Jamie’, ‘cuttlefish’, 7)]
Обратите внимание, строки про акулу Вилли больше нет в таблице, остается только каракатица Джейми.
5: Оператор with
В течение работы с этим руководством мы использовали два основных объекта для взаимодействия с базой данных aquarium.db: объект Connection по имени connection и объект Cursor по имени cursor.
Когда файлы Python больше не используются, их нужно закрывать – точно так же следует закрыть и объекты Connection и Cursor, когда они больше не нужны.
Автоматически закрывать объекты Connection и Cursor можно при помощи оператора with.
from contextlib import closing
with closing(sqlite3.connect(«aquarium.db»)) as connection:
with closing(connection.cursor()) as cursor:
rows = cursor.execute(«SELECT 1»).fetchall()
print(rows)
closing – это удобная функция, предоставляемая модулем contextlib. Когда оператор with завершает работу, closing вызывает функцию close()для любого переданного ему объекта. В этом примере closing используется дважды: один раз для объекта Connection, второй раз – для объекта Cursor.
Этот код даст нам следующий результат:
Поскольку оператор SELECT 1 всегда возвращает одну строку с одним столбцом со значением 1, в результате мы получаем кортеж с единственным значением 1.
Заключение
Модуль sqlite3 – мощная часть стандартной библиотеки Python; он позволяет работать с полнофункциональной базой данных SQL, не устанавливая никакого дополнительного программного обеспечения.