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本文轉載自公眾號“讀芯術”(ID：AI_Discovery)。
如果你是軟件開發(fā)人員，相信你一定知道甚至曾經(jīng)使用過一個非常輕量級的數(shù)據(jù)庫——SQLite。它幾乎擁有作為一個關系數(shù)據(jù)庫所需的所有功能，而且這些有功能都保存在一個文件中。下面是一些官方網(wǎng)站顯示可以使用SQLite的場景：
- 嵌入式設備和物聯(lián)網(wǎng)
- 數(shù)據(jù)分析
- 數(shù)據(jù)傳輸
- 文件歸檔和/或數(shù)據(jù)容器
- 內(nèi)部或臨時數(shù)據(jù)庫
- 在演示或測試期間代表企業(yè)數(shù)據(jù)庫
- 教育、培訓和測試
- 實驗性SQL語言擴展
最重要的是，SQLite實際上是作為Python的內(nèi)置庫，換言之，你不需要安裝任何服務器端/客戶端軟件，也不需要讓某個東西作為服務運行，只要你用Python導入庫并開始編碼，就會有一個關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)!
輸入與使用
當我們說“內(nèi)置”時，這意味著你甚至不需要運行pip install來獲取庫。只需通過以下方式導入：
- import sqlite3 as sl
創(chuàng)建到數(shù)據(jù)庫的連接
不要為驅動程序、連接字符串等煩惱?？梢詣?chuàng)建一個SQLite數(shù)據(jù)庫，并擁有一個簡單的連接對象：
- con = sl.connect('my-test.db')
運行這行代碼之后，我們已經(jīng)創(chuàng)建了數(shù)據(jù)庫并連接到它。我們要求Python自動連接現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫，因此它不是空的。否則，我們可以使用完全相同的代碼連接到現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫。
創(chuàng)建表
然后創(chuàng)建一個表：
- with con:
- con.execute("""
- CREATE TABLE USER (
- id INTEGER NOT NULL PRIMARYKEY AUTOINCREMENT,
- name TEXT,
- age INTEGER
- );
- """)
在這個用戶表中添加三列。正如你所看到的，SQLite確實是輕量級的，但是它支持常規(guī)RDBMS應該具有的所有基本特性，例如數(shù)據(jù)類型、可為null、主鍵和自動遞增。運行這段代碼之后就已經(jīng)創(chuàng)建了一個表，盡管它什么也不輸出。
插入記錄
讓我們在剛剛創(chuàng)建的USER表中插入一些記錄，這也可以證明我們確實創(chuàng)建了它。假設要一次性插入多個條目。Python中的SQLite可以輕松實現(xiàn)這一點。
- sql = 'INSERT INTO USER (id, name, age) values(?,?, ?)'
- data = [
- (1, 'Alice', 21),
- (2, 'Bob', 22),
- (3, 'Chris', 23)
- ]
我們需要用問號作為占位符來定義SQL語句。然后，創(chuàng)建一些要插入的示例數(shù)據(jù)。通過連接對象，插入這些示例行。
- with con:
- con.executemany(sql, data)
運行代碼之后，沒有任何提示，證明我們成功了。
查詢表
現(xiàn)在，是時候驗證所做的一切了。查詢表以獲取樣本行。
- with con:
- data = con.execute("SELECT *FROM USER WHERE age <= 22")
- for row in data:
- print(row)
另外，盡管SQLite是輕量級的，但是作為一個廣泛使用的數(shù)據(jù)庫，大多數(shù)SQL客戶端軟件都支持使用它。我使用最多的是DBeaver。
從SQL客戶端(DBeaver)連接到SQLite數(shù)據(jù)庫
因為我用的是googlecolab，所以要下載- my-test.db測試數(shù)據(jù)庫文件到本地計算機。在本例中，如果在本地計算機上運行Python，則可以使用SQL客戶機直接連接到數(shù)據(jù)庫文件。
在DBeaver中，創(chuàng)建一個新連接并選擇SQLite作為DB type。
然后，瀏覽到DB文件。
現(xiàn)在，可以在數(shù)據(jù)庫上運行任何SQL查詢。它與其他常規(guī)關系數(shù)據(jù)庫沒有什么不同。
與Pandas無縫融合
事實上，作為Python的一個內(nèi)置特性，SQLite還可以與Pandas數(shù)據(jù)幀無縫集成。
定義一個數(shù)據(jù)幀：
- df_skill = pd.DataFrame({
- 'user_id': [1,1,2,2,3,3,3],
- 'skill': ['Network Security','Algorithm Development', 'Network Security', 'Java', 'Python', 'Data Science','Machine Learning']
- })
然后，可以簡單地調(diào)用數(shù)據(jù)幀的to_sql()方法將其保存到數(shù)據(jù)庫中。
- df_skill.to_sql('SKILL', con)
就這樣，我們甚至不需要預先創(chuàng)建表，列的數(shù)據(jù)類型和長度都會被推斷出來。當然，如果你想的話，仍然可以事先定義它。
然后，假設我們要連接表USER和SKILL，并將結果讀入Pandas數(shù)據(jù)框。它也是無縫的。
- df = pd.read_sql('''
- SELECT s.user_id, u.name, u.age,s.skill
- FROM USER u LEFT JOIN SKILL s ON u.id= s.user_id
- ''', con)
讓我們把結果寫到一個名為USER_SKILL的新表中：
- df.to_sql('USER_SKILL', con)
然后，還可以使用SQL客戶機檢索表。
本文介紹了如何使用Python內(nèi)置庫sqlite3在SQLite數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建和操作表。當然，它也支持更新和刪除，你可以自己嘗試一下。
最重要的是，我們可以輕松地將表從SQLite數(shù)據(jù)庫讀入Pandas數(shù)據(jù)幀，反之亦然。這使我們能夠更容易地與輕量級關系數(shù)據(jù)庫進行交互。此外，SQLite沒有身份驗證，因為一切都需要是輕量級的。
Python中隱藏著許多驚喜。它們并不是故意藏起來，只是因為Python中存在太多現(xiàn)成的特性以至于人們無法發(fā)現(xiàn)。去探索Python中更多令人驚訝的特性，享受它們吧!
網(wǎng)站欄目：隱藏彩蛋：你知道python有一個內(nèi)置的數(shù)據(jù)庫嗎？
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