Laden Sie SQLite für Python herunter und installieren Sie es
Wie eingangs erwähnt, werden die meisten Datenbanken von Python unterstützt. Sie müssen lediglich das entsprechende Modul herunterladen und installieren. Unter Linux können sogar viele Module über den Paket-Manager heruntergeladen werden.
Um SQLite zu installieren, müssen wir zuerst die erforderlichen Dateien herunterladen, indem wir http://pysqlite.org aufrufen. Auf dieser Seite erhalten wir das Python- Modul . Wenn wir mit Windows arbeiten, ist es sehr wahrscheinlich, dass wir beim Herunterladen des Moduls auch die Engine von herunterladen Datenbank als solche, in der Installation enthalten. Nach der Installation können wir das Modul verwenden.
Auch in Python- Versionen wie 2.7 haben wir unter den Standardbibliotheken das sqlite3- Modul, das einfacher ist, da wir nichts herunterladen und installieren müssen. Wir können die Tests einfach starten, indem wir das erwähnte Modul importieren.
Erste Schritte
Sobald der Modulkonfigurationsprozess abgeschlossen ist, können wir mit der Arbeit an unserer Anwendung beginnen. Als Erstes müssen wir wissen, wie eine Datenbank für unser Programm erstellt wird. Dazu verwenden wir die Connect- Methode und erhalten auf diese Weise das Objekt, das uns dienen wird mit SQLite interagieren. Dazu machen wir folgendes:
Wie wir im Bild sehen, importieren wir zuerst das Modul, stellen dann die Verbindung her und sagen dabei, dass unsere Datenbank somedatabse.db heißt. Mit diesem SQLite wird eine Datei erstellt, in der die Basis-Engine von platziert wird Daten, in diesem Fall werden sie im selben Verzeichnis unseres Programms erstellt.
Dann müssen wir einen Cursor erhalten, der das Objekt ist, das uns bei der Interaktion mit dem Datenbankmodul hilft. Um den Cursor zu erstellen, haben wir folgende Möglichkeiten:
Schließlich haben wir zwei Methoden: Die erste, um das, was wir in der Datei ausführen, effektiv zu speichern, und die zweite, um die Verbindung zur Datenbank zu schließen, sehen wir uns jede an:
Wir haben bereits den Grundteil behandelt, was ist, wenn wir jetzt eine kleine Testanwendung machen, in der wir dieses Wissen anwenden:
Angenommen, wir möchten eine Textdatei öffnen und ihren Inhalt an eine Datenbank übergeben, damit wir mithilfe von SQL-Abfragen Abfragen durchführen können , um den Speicherort des Inhalts zu optimieren. Angenommen, unsere Datei hat die folgende Struktur:
~ 07276 ~ ^ ~ HORMEL SPAM ... PORK W / HAM MINCED CND ~ ^ ... ^ ~ 1 Portion ~ ^^ ~~ ^ 0
Wo jedes Feld mit einem ~ beginnt und durch ^ von anderen Feldern getrennt ist, sehen wir uns an, wie unser Code aussehen würde:
SQLite importieren def convert (Wert): if value.startswith ('~'): Rückgabewert.strip ('~') wenn nicht wert: value = '0' Rückgabe float (Wert) conn = sqlite.connect ('food.db') curs = conn.cursor () curs.execute ('' ' CREATE TABLE Essen ( ID TEXT PRIMARY KEY, desc TEXT, Wasser FLOAT, kcal FLOAT, FLOAT-Protein, Fett FLOAT, Esche FLOAT, FLOAT Kohlenhydrate, Faser FLOAT, Zucker FLOAT ) '' ') field_count = 10 marker = ',' .join (['% s'] * field_count) query = 'IN LEBENSMITTELWERTE EINFÜGEN (% s)'% Marker für offene Zeile ('ABBREV.txt'): fields = line.split ('^') vals = [convert (f) for f in fields [: field_count]] curs.execute (Abfrage, Walzer) conn.commit () conn.close ()
Die Teile, die wir hier hervorheben müssen, sind das curs- Objekt, das uns beim Erstellen der Datenbank hilft, und dann das curs.execute (), in dem wir die Abfrage und die Werte übergeben, die wir aus der Datei verarbeitet haben. Am Ende des Prozesses stellen wir eine Verbindung her .commit (), damit das ausgeführte in der Datei gespeichert wird und dann mit conn.close () die Verbindung zur Datenbank getrennt wird.
