sqlite3-SQLite数据库的DB-API 2.0接口(5)pickle和marshal模块永久存储Python数据(必读进阶Python教程)(参考资料)
SQLite是一个C库,它提供了一个基于磁盘的轻量级数据库,它不需要单独的服务器进程,并允许使用SQL查询语言的非标准变体访问数据库。某些应用程序可以使用SQLite进行内部数据存储。也可以使用SQLite对应用程序进行原型设计,然后将代码移植到更大的数据库,如PostgreSQL或Oracle。
sqlite3模块由GerhardHäring编写。它提供了一个符合DB-API 2.0规范的SQL接口PEP 249。
要使用该模块,必须首先创建一个Connection
表示数据库的对象。这里的数据将存储在 example.db
文件中:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
您还可以提供特殊名称:memory:
以在RAM中创建数据库。
获得之后Connection
,您可以创建一个Cursor
对象并调用其execute()
方法来执行SQL命令:
c = conn.cursor()
# Create table
c.execute('''CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# Insert a row of data
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
# Save (commit) the changes
conn.commit()
# We can also close the connection if we are done with it.
# Just be sure any changes have been committed or they will be lost.
conn.close()
您保存的数据是持久的,可在后续会话中使用:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
通常,您的SQL操作需要使用Python变量中的值。你不应该使用Python的字符串操作来组装你的查询,因为这样做是不安全的; 它使您的程序容易受到SQL注入攻击(请参阅https://xkcd.com/327/以获取可能出错的幽默示例)。
而是使用DB-API的参数替换。?
在任何想要使用值的位置放置占位符,然后提供值元组作为游标execute()
方法的第二个参数。(其他数据库模块可能使用不同的占位符,例如%s
或:1
。)例如:
# Never do this -- insecure!
symbol = 'RHAT'
c.execute("SELECT * FROM stocks WHERE symbol = '%s'" % symbol)
# Do this instead
t = ('RHAT',)
c.execute('SELECT * FROM stocks WHERE symbol=?', t)
print(c.fetchone())
# Larger example that inserts many records at a time
purchases = [('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),
('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.00),
('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),
]
c.executemany('INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)
要在执行SELECT语句后检索数据,可以将游标视为迭代器,调用游标的fetchone()
方法以检索单个匹配行,或者调用fetchall()
以获取匹配行的列表。
此示例使用迭代器形式:
>>> >>> for row in c.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price'): print(row) ('2006-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14) ('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.0) ('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.0) ('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.0)
也可以看看
模块函数和常量
sqlite3.
sqlite_version
- 运行时SQLite库的版本号,作为字符串。
sqlite3.
sqlite_version_info
- 运行时SQLite库的版本号,作为整数元组。
sqlite3.
PARSE_DECLTYPES
- 此常量旨在与函数的detect_types参数 一起使用
connect()
。设置它使
sqlite3
模块解析它返回的每个列的声明类型。它将解析出声明类型的第一个单词,即对于“整数主键”,它将解析出“整数”,或者对于“数字(10)”,它将解析出“数字”。然后对于该列,它将查看转换器字典并使用在那里注册的转换器函数。
sqlite3.
PARSE_COLNAMES
- 此常量旨在与函数的detect_types参数 一起使用
connect()
。设置此选项使SQLite接口解析它返回的每个列的列名。它将在那里查找形成[mytype]的字符串,然后确定’mytype’是列的类型。它将尝试在转换器字典中找到“mytype”的条目,然后使用在那里找到的转换器函数来返回值。找到的列名
Cursor.description
只是列名的第一个单词,即如果你在SQL中使用类似的东西 ,那么我们将解析所有内容,直到列名的第一个空白:列名只是“x”。'as "x [datetime]"'
sqlite3.
connect
(database [,timeout,detect_types,isolation_level,check_same_thread,factory,cached_statements,uri ] )- 打开与SQLite数据库文件数据库的连接。默认情况下返回一个
Connection
对象,除非给出了自定义工厂。database是一个类似路径的对象,它提供要打开的数据库文件的路径名(绝对或相对于当前工作目录)。您可以使用
":memory:"
打开数据库连接到驻留在RAM而不是磁盘上的数据库。当多个连接访问数据库,并且其中一个进程修改数据库时,SQLite数据库将被锁定,直到提交该事务为止。该超时参数指定连接应该多长时间等待锁消失,直到引发异常。timeout参数的默认值为5.0(五秒)。
对于isolation_level参数,请参阅对象的
isolation_level
属性Connection
。SQLite本身仅支持TEXT,INTEGER,REAL,BLOB和NULL类型。如果您想使用其他类型,您必须自己添加对它们的支持。使用模块级函数注册的 detect_types参数和使用自定义转换器
register_converter()
可以轻松实现。detect_types缺省值为0(即关闭,无类型检测),可以将其设置为任意组合
PARSE_DECLTYPES
和PARSE_COLNAMES
开启类型检测上。默认情况下,check_same_thread是,
True
并且只有创建线程可以使用该连接。如果设置False
,则可以跨多个线程共享返回的连接。当使用具有相同连接的多个线程时,应由用户序列化写操作以避免数据损坏。默认情况下,
sqlite3
模块使用其Connection
类进行连接调用。但是,您可以通过为factory 参数提供类来为Connection
类创建子类并connect()
使用您的类。有关详细信息,请参阅本手册的SQLite和Python类型部分。
该
sqlite3
模块在内部使用语句缓存来避免SQL解析开销。如果要显式设置为连接缓存的语句数,可以设置cached_statements参数。当前实现的默认值是缓存100个语句。如果uri为true,则将数据库解释为URI。这允许您指定选项。例如,要以只读模式打开数据库,您可以使用:
db = sqlite3.connect('file:path/to/database?mode=ro', uri=True)
有关此功能的更多信息,包括已识别选项的列表,可以在SQLite URI文档中找到。
版本3.4中已更改:添加了uri参数。
版本3.7中已更改:数据库现在也可以是类似路径的对象,而不仅仅是字符串。
sqlite3.
register_converter
(typename,callable )- 注册callable以将数据库中的bytestring转换为自定义Python类型。将为typename类型的所有数据库值调用callable 。赋予 函数的参数detect_types以
connect()
进行类型检测的工作方式。请注意,查询中的typename和类型名称以不区分大小写的方式匹配。
sqlite3.
register_adapter
(类型,可调用)- 注册callable以将自定义Python 类型转换为SQLite支持的类型之一。可调用的callable接受Python值作为单个参数,并且必须返回以下类型的值:int,float,str或bytes。
sqlite3.
complete_statement
(sql )- 返回
True
如果字符串SQL包含由分号终止一个或多个完整的SQL语句。它不验证SQL在语法上是否正确,只是没有未关闭的字符串文字,并且语句以分号结束。这可以用于为SQLite构建一个shell,如下例所示:
# A minimal SQLite shell for experiments import sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") con.isolation_level = None cur = con.cursor() buffer = "" print("Enter your SQL commands to execute in sqlite3.") print("Enter a blank line to exit.") while True: line = input() if line == "": break buffer += line if sqlite3.complete_statement(buffer): try: buffer = buffer.strip() cur.execute(buffer) if buffer.lstrip().upper().startswith("SELECT"): print(cur.fetchall()) except sqlite3.Error as e: print("An error occurred:", e.args[0]) buffer = "" con.close()
sqlite3.
enable_callback_tracebacks
(旗)- 默认情况下,您不会在用户定义的函数,聚合,转换器,授权器回调等中获得任何回溯。如果要调试它们,可以在标志设置为的情况下调用此函数
True
。之后,您将从回调中获得追溯sys.stderr
。用于False
再次禁用该功能。
连接对象
- 类
sqlite3.
Connection
- SQLite数据库连接具有以下属性和方法:
isolation_level
- 获取或设置当前的默认隔离级别。
None
用于自动提交模式或“DEFERRED”,“IMMEDIATE”或“EXCLUSIVE”之一。有关更详细的说明,请参阅控制事务一节 。
in_transaction
True
如果事务处于活动状态(存在未提交的更改),False
否则。只读属性。版本3.2中的新功能。
cursor
(factory = Cursor )- cursor方法接受单个可选参数factory。如果提供,则必须是可调用的,返回实例
Cursor
或其子类。
commit
()- 此方法提交当前事务。如果不调用此方法,则自上次调用以来执行的任何操作
commit()
都不会从其他数据库连接中看到。如果您想知道为什么没有看到您写入数据库的数据,请检查您是否忘记调用此方法。
rollback
()- 此方法回滚自上次调用以来对数据库的任何更改
commit()
。
close
()- 这将关闭数据库连接。请注意,这不会自动调用
commit()
。如果您只是先关闭数据库连接而不commit()
先打电话,那么您的更改将会丢失!
execute
(sql [,参数] )- 这是一个非标准的快捷方式,它通过调用
cursor()
方法创建游标对象,execute()
使用给定的参数调用游标的 方法,然后返回游标。
executemany
(sql [,参数] )- 这是一个非标准的快捷方式,它通过调用
cursor()
方法创建游标对象,executemany()
使用给定的参数调用游标的 方法,然后返回游标。
executescript
(sql_script )- 这是一个非标准的快捷方式,它通过调用
cursor()
方法创建游标对象,executescript()
使用给定的sql_script调用游标的 方法,并返回游标。
create_function
(name,num_params,func )- 创建一个可以从SQL语句中以后使用下面的功能名称的用户定义函数的名称。num_params是函数接受的参数数量(如果num_params为-1,则函数可以使用任意数量的参数),func是Python可调用的,称为SQL函数。
该函数可以返回SQLite支持的任何类型:bytes,str,int,float和
None
。例:
import sqlite3 import hashlib def md5sum(t): return hashlib.md5(t).hexdigest() con = sqlite3.connect(":memory:") con.create_function("md5", 1, md5sum) cur = con.cursor() cur.execute("select md5(?)", (b"foo",)) print(cur.fetchone()[0])
create_aggregate
(name,num_params,aggregate_class )- 创建用户定义的聚合函数。
聚合类必须实现一个
step
方法,该方法接受参数数量num_params(如果num_params为-1,该函数可以使用任意数量的参数),以及一个finalize
将返回聚合的最终结果的方法。该
finalize
方法可以返回SQLite支持的任何类型:bytes,str,int,float和None
。例:
import sqlite3 class MySum: def __init__(self): self.count = 0 def step(self, value): self.count += value def finalize(self): return self.count con = sqlite3.connect(":memory:") con.create_aggregate("mysum", 1, MySum) cur = con.cursor() cur.execute("create table test(i)") cur.execute("insert into test(i) values (1)") cur.execute("insert into test(i) values (2)") cur.execute("select mysum(i) from test") print(cur.fetchone()[0])
create_collation
(名称,可调用)- 创建具有指定名称和可调用的排序规则。callable将传递两个字符串参数。如果第一个排序低于第二个,则应返回-1;如果排序等于0,则返回0;如果第一个排序高于第二个,则返回1。请注意,这会控制排序(SQL中的ORDER BY),因此您的比较不会影响其他SQL操作。
请注意,callable将其参数作为Python字节串,通常以UTF-8编码。
以下示例显示了对“错误方式”进行排序的自定义排序规则:
import sqlite3 def collate_reverse(string1, string2): if string1 == string2: return 0 elif string1 < string2: return 1 else: return -1 con = sqlite3.connect(":memory:") con.create_collation("reverse", collate_reverse) cur = con.cursor() cur.execute("create table test(x)") cur.executemany("insert into test(x) values (?)", [("a",), ("b",)]) cur.execute("select x from test order by x collate reverse") for row in cur: print(row) con.close()
要删除排序规则,请
create_collation
使用None
as callable调用:con.create_collation("reverse", None)
interrupt
()- 您可以从其他线程调用此方法以中止可能在连接上执行的任何查询。然后查询将中止,调用者将获得异常。
- 此例程注册回调。每次尝试访问数据库中表的列时都会调用回调。
SQLITE_OK
如果允许访问,则应返回回调 ,SQLITE_DENY
如果整个SQL语句应该中止并出现错误,SQLITE_IGNORE
并且该列应被视为NULL值。这些常量在sqlite3
模块中可用 。回调的第一个参数表示要授权的操作类型。第二个和第三个参数将是参数或
None
取决于第一个参数。第四个参数是数据库的名称(“main”,“temp”等)(如果适用)。第五个参数是负责访问尝试的最内层触发器或视图的名称,或者None
此访问尝试是否直接来自输入SQL代码。请参阅SQLite文档,了解第一个参数的可能值以及第二个和第三个参数的含义,具体取决于第一个参数。
sqlite3
模块中提供了所有必需的常量。
set_progress_handler
(处理程序,n )- 此例程注册回调。 对SQLite虚拟机的每n个指令调用回调。如果要在长时间运行的操作期间从SQLite调用(例如更新GUI),这非常有用。
如果要清除以前安装的任何进度处理程序,请使用
None
for handler调用该方法。从处理函数返回非零值将终止当前正在执行的查询并导致它引发
OperationalError
异常。
set_trace_callback
(trace_callback )- 注册要为SQLite后端实际执行的每个SQL语句调用trace_callback。
传递给回调的唯一参数是正在执行的语句(作为字符串)。回调的返回值将被忽略。请注意,后端不仅运行传递给
Cursor.execute()
方法的语句。其他来源包括Python模块的事务管理和当前数据库中定义的触发器的执行。传递
None
为trace_callback将禁用跟踪回调。版本3.3中的新功能。
enable_load_extension
(启用)- 此例程允许/禁止SQLite引擎从共享库加载SQLite扩展。SQLite扩展可以定义新功能,聚合或全新的虚拟表实现。一个众所周知的扩展是与SQLite一起分发的全文搜索扩展。
默认情况下禁用可加载扩展。见[1]。
版本3.2中的新功能。
import sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") # enable extension loading con.enable_load_extension(True) # Load the fulltext search extension con.execute("select load_extension('./fts3.so')") # alternatively you can load the extension using an API call: # con.load_extension("./fts3.so") # disable extension loading again con.enable_load_extension(False) # example from SQLite wiki con.execute("create virtual table recipe using fts3(name, ingredients)") con.executescript(""" insert into recipe (name, ingredients) values ('broccoli stew', 'broccoli peppers cheese tomatoes'); insert into recipe (name, ingredients) values ('pumpkin stew', 'pumpkin onions garlic celery'); insert into recipe (name, ingredients) values ('broccoli pie', 'broccoli cheese onions flour'); insert into recipe (name, ingredients) values ('pumpkin pie', 'pumpkin sugar flour butter'); """) for row in con.execute("select rowid, name, ingredients from recipe where name match 'pie'"): print(row)
load_extension
(路径)- 此例程从共享库加载SQLite扩展。
enable_load_extension()
在使用此例程之前,必须启用扩展加载。默认情况下禁用可加载扩展。见[1]。
版本3.2中的新功能。
row_factory
- 您可以将此属性更改为可接受游标和原始行作为元组的可调用对象,并将返回实际结果行。这样,您可以实现更高级的返回结果的方法,例如返回一个也可以按名称访问列的对象。
例:
import sqlite3 def dict_factory(cursor, row): d = {} for idx, col in enumerate(cursor.description): d[col[0]] = row[idx] return d con = sqlite3.connect(":memory:") con.row_factory = dict_factory cur = con.cursor() cur.execute("select 1 as a") print(cur.fetchone()["a"])
如果返回元组是不够的,并且您希望对列进行基于名称的访问,则应考虑设置
row_factory
为高度优化的sqlite3.Row
类型。Row
提供基于索引和不区分大小写的基于名称的访问,几乎没有内存开销。它可能比您自己的基于字典的自定义方法甚至基于db_row的解决方案更好。
text_factory
- 使用此属性可以控制为
TEXT
数据类型返回的对象。默认情况下,此属性设置为str
,sqlite3
模块将返回Unicode对象TEXT
。如果要返回字节串,可以将其设置为bytes
。您还可以将其设置为接受单个bytestring参数的任何其他可调用对象,并返回结果对象。
请参阅以下示例代码以进行说明:
import sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") cur = con.cursor() AUSTRIA = "\xd6sterreich" # by default, rows are returned as Unicode cur.execute("select ?", (AUSTRIA,)) row = cur.fetchone() assert row[0] == AUSTRIA # but we can make sqlite3 always return bytestrings ... con.text_factory = bytes cur.execute("select ?", (AUSTRIA,)) row = cur.fetchone() assert type(row[0]) is bytes # the bytestrings will be encoded in UTF-8, unless you stored garbage in the # database ... assert row[0] == AUSTRIA.encode("utf-8") # we can also implement a custom text_factory ... # here we implement one that appends "foo" to all strings con.text_factory = lambda x: x.decode("utf-8") + "foo" cur.execute("select ?", ("bar",)) row = cur.fetchone() assert row[0] == "barfoo"
total_changes
- 返回自打开数据库连接以来已修改,插入或删除的数据库行的总数。
iterdump
()- 返回以SQL文本格式转储数据库的迭代器。保存内存数据库以便以后恢复时很有用。此函数提供与sqlite3shell中的.dump命令相同的功能。
例:
# Convert file existing_db.db to SQL dump file dump.sql import sqlite3 con = sqlite3.connect('existing_db.db') with open('dump.sql', 'w') as f: for line in con.iterdump(): f.write('%s\n' % line)
backup
(target,*,pages = 0,progress = None,name =“main”,sleep = 0.250 )- 即使在SQLite数据库被其他客户端访问时,或者同时由同一连接访问,该方法也会对其进行备份。副本将写入强制参数目标,该目标必须是另一个
Connection
实例。默认情况下,或者当页面为
0
负整数或整数时,整个数据库将在一个步骤中复制; 否则,该方法一次执行循环复制到页面页面。如果指定了progress,则它必须是
None
或者是在每次迭代时将使用三个整数参数执行的可调用对象,分别是最后一次迭代的状态,仍然要复制的剩余页数以及总页数。该名参数指定将要复制的数据库名:它必须包含一个字符串
"main"
,则默认情况下表明主数据库,"temp"
以指示临时数据库或之后指定的名称AS
中的关键词语句附加数据库。ATTACH DATABASE
该睡眠参数指定连续尝试之间睡通过备份剩余页的秒数,既可以作为一个整数或浮点值来指定。
示例1,将现有数据库复制到另一个数据库:
import sqlite3 def progress(status, remaining, total): print(f'Copied {total-remaining} of {total} pages...') con = sqlite3.connect('existing_db.db') with sqlite3.connect('backup.db') as bck: con.backup(bck, pages=1, progress=progress)
示例2,将现有数据库复制到临时副本中:
import sqlite3 source = sqlite3.connect('existing_db.db') dest = sqlite3.connect(':memory:') source.backup(dest)
可用性:SQLite 3.6.11或更高版本
版本3.7中的新功能。
游标对象
- 类
sqlite3.
Cursor
- 一个
Cursor
实例具有以下属性和方法。execute
(sql [,参数] )- 执行SQL语句。可以参数化SQL语句(即占位符而不是SQL文本)。该
sqlite3
模块支持两种占位符:问号(qmark样式)和命名占位符(命名样式)。以下是两种样式的示例:
import sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") cur = con.cursor() cur.execute("create table people (name_last, age)") who = "Yeltsin" age = 72 # This is the qmark style: cur.execute("insert into people values (?, ?)", (who, age)) # And this is the named style: cur.execute("select * from people where name_last=:who and age=:age", {"who": who, "age": age}) print(cur.fetchone())
execute()
只会执行一个SQL语句。如果你试图用它执行多个语句,它将引发一个Warning
。使用executescript()
,如果你想用一个调用执行多个SQL语句。
executemany
(sql,seq_of_parameters )- 对序列seq_of_parameters中的所有参数序列或映射执行SQL命令。该
sqlite3
模块还允许使用迭代器产生参数而不是序列。import sqlite3 class IterChars: def __init__(self): self.count = ord('a') def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.count > ord('z'): raise StopIteration self.count += 1 return (chr(self.count - 1),) # this is a 1-tuple con = sqlite3.connect(":memory:") cur = con.cursor() cur.execute("create table characters(c)") theIter = IterChars() cur.executemany("insert into characters(c) values (?)", theIter) cur.execute("select c from characters") print(cur.fetchall())
这是使用生成器的简短示例:
import sqlite3 import string def char_generator(): for c in string.ascii_lowercase: yield (c,) con = sqlite3.connect(":memory:") cur = con.cursor() cur.execute("create table characters(c)") cur.executemany("insert into characters(c) values (?)", char_generator()) cur.execute("select c from characters") print(cur.fetchall())
executescript
(sql_script )- 这是一次执行多个SQL语句的非标准方便方法。它首先发出一个
COMMIT
语句,然后执行它作为参数获取的SQL脚本。sql_script可以是一个实例
str
。例:
import sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") cur = con.cursor() cur.executescript(""" create table person( firstname, lastname, age ); create table book( title, author, published ); insert into book(title, author, published) values ( 'Dirk Gently''s Holistic Detective Agency', 'Douglas Adams', 1987 ); """)
fetchone
()- 获取查询结果集的下一行,返回单个序列,或者
None
当没有更多数据可用时。
fetchmany
(size = cursor.arraysize )- 获取查询结果的下一组行,返回一个列表。没有更多行可用时返回空列表。
每次调用获取的行数由size参数指定。如果没有给出,则游标的arraysize确定要获取的行数。该方法应尝试获取size参数指示的行数。如果由于指定的行数不可用而无法执行此操作,则可能会返回更少的行。
请注意,size参数涉及性能考虑因素。为获得最佳性能,通常最好使用arraysize属性。如果使用size参数,那么最好从一次
fetchmany()
调用到下一次调用保留相同的值。
fetchall
()- 获取查询结果的所有(剩余)行,返回列表。请注意,游标的arraysize属性可能会影响此操作的性能。没有可用行时返回空列表。
close
()- 现在关闭光标(而不是每次
__del__
调用时)。从这一点开始,光标将无法使用; 一
ProgrammingError
,如果任何操作试图用光标将引发异常。
rowcount
- 虽然模块的
Cursor
类sqlite3
实现了这个属性,但数据库引擎自己支持确定“受影响的行”/“选择的行”是古怪的。对于
executemany()
陈述,修改的数量总结为rowcount
。根据Python DB API Spec的要求,
rowcount
如果没有executeXX()
对游标执行或者最后一个操作的rowcount不能被接口确定,则属性“为-1 ”。这包括SELECT
语句,因为在获取所有行之前,我们无法确定查询生成的行数。对于3.6.5之前的SQLite版本,
rowcount
如果您没有任何条件,则设置为0 。DELETE FROM table
lastrowid
- 此只读属性提供上次修改行的rowid。仅当您使用该方法发出
INSERT
或REPLACE
声明 时才设置它execute()
。比其他操作INSERT
或REPLACE
或者当executemany()
被调用时,lastrowid
被设置为None
。如果
INSERT
orREPLACE
语句未能插入,则返回先前成功的rowid。版本3.6中已更改:添加了对
REPLACE
语句的支持。
arraysize
- 读/写属性,用于控制返回的行数
fetchmany()
。默认值为1,表示每次调用将获取一行。
description
- 此只读属性提供上次查询的列名称。为了与Python DB API保持兼容,它为每个列返回一个7元组,其中每个元组的最后六个项是
None
。它是为
SELECT
没有任何匹配行的语句设置的。
connection
- 此只读属性提供对象
Connection
使用的SQLite数据库Cursor
。一个Cursor
通过调用创建的对象con.cursor()
将有一个connection
引用属性CON:>>> >>> con = sqlite3.connect(":memory:") >>> cur = con.cursor() >>> cur.connection == con True
行对象
- 类
sqlite3.
Row
- 甲
Row
实例用作一个高度优化的row_factory
用于Connection
对象。它试图模仿其大部分功能中的元组。它支持按列名和索引,迭代,表示,等式测试和映射访问
len()
。如果两个
Row
对象具有完全相同的列并且它们的成员相等,则它们相等。keys
()- 此方法返回列名列表。在查询之后,它立即成为每个元组的第一个成员
Cursor.description
。
版本3.5中已更改:添加了切片支持。
我们假设我们按照上面给出的例子初始化一个表:
conn = sqlite3.connect(":memory:")
c = conn.cursor()
c.execute('''create table stocks
(date text, trans text, symbol text,
qty real, price real)''')
c.execute("""insert into stocks
values ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)""")
conn.commit()
c.close()
现在我们插入Row
:
>>> >>> conn.row_factory = sqlite3.Row >>> c = conn.cursor() >>> c.execute('select * from stocks') <sqlite3.Cursor object at 0x7f4e7dd8fa80> >>> r = c.fetchone() >>> type(r) <class 'sqlite3.Row'> >>> tuple(r) ('2006-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100.0, 35.14) >>> len(r) 5 >>> r[2] 'RHAT' >>> r.keys() ['date', 'trans', 'symbol', 'qty', 'price'] >>> r['qty'] 100.0 >>> for member in r: ... print(member) ... 2006-01-05 BUY RHAT 100.0 35.14 例外
- 异常
sqlite3.
Warning
- 的子类
Exception
。
- 异常
sqlite3.
Error
- 此模块中其他异常的基类。它是的子类
Exception
。
- 异常
sqlite3.
DatabaseError
- 针对与数据库相关的错误引发异常。
- 异常
sqlite3.
IntegrityError
- 当数据库的关系完整性受到影响时引发异常,例如外键检查失败。它是的子类
DatabaseError
。
- 异常
sqlite3.
ProgrammingError
- 针对编程错误引发的异常,例如表未找到或已经存在,SQL语句中的语法错误,指定的参数数量错误等等。它是。的子类
DatabaseError
。
- 异常
sqlite3.
OperationalError
- 针对与数据库操作相关的错误引发异常,并且不一定在程序员的控制之下,例如发生意外断开,找不到数据源名称,无法处理事务等。它是。的子类
DatabaseError
。
- 异常
sqlite3.
NotSupportedError
- 如果使用数据库不支持的方法或数据库API,例如
rollback()
在不支持事务的连接上调用方法或关闭事务,则会引发异常。它是的子类DatabaseError
。
SQLite和Python类型
介绍
SQLite的原生支持以下几种类型:NULL
,INTEGER
, REAL
,TEXT
,BLOB
。
因此可以将以下Python类型发送到SQLite而不会出现任何问题:
Python类型 | SQLite类型 |
---|---|
None |
NULL |
int |
INTEGER |
float |
REAL |
str |
TEXT |
bytes |
BLOB |
这是SQLite类型默认转换为Python类型的方式:
SQLite类型 | Python类型 |
---|---|
NULL |
None |
INTEGER |
int |
REAL |
float |
TEXT |
取决于text_factory , str 在默认情况下 |
BLOB |
bytes |
sqlite3
模块的类型系统可以通过两种方式扩展:您可以通过对象自适应将其他Python类型存储在SQLite数据库中,您可以让sqlite3
模块通过转换器将SQLite类型转换为不同的Python类型。
使用适配器在SQLite数据库中存储其他Python类型
如前所述,SQLite本身仅支持一组有限的类型。要在SQLite中使用其他Python类型,必须使它们适应 SQLite 的sqlite3模块支持的类型之一:NoneType,int,float,str,bytes之一。
有两种方法可以使sqlite3
模块使自定义Python类型适应其中一种受支持的类型。
让你的对象适应自己
如果你自己写课,这是一个很好的方法。我们假设您有一个这样的类:
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x, self.y = x, y
现在,您希望将该点存储在单个SQLite列中。首先,您必须首先选择一种支持的类型来表示该点。让我们使用str并使用分号分隔坐标。然后你需要给你的类一个必须返回转换值的方法。参数协议将是。__conform__(self,protocol)
PrepareProtocol
import sqlite3
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x, self.y = x, y
def __conform__(self, protocol):
if protocol is sqlite3.PrepareProtocol:
return "%f;%f" % (self.x, self.y)
con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
p = Point(4.0, -3.2)
cur.execute("select ?", (p,))
print(cur.fetchone()[0])
注册可调用的适配器
另一种可能性是创建一个函数,将类型转换为字符串表示并注册函数register_adapter()
。
import sqlite3
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x, self.y = x, y
def adapt_point(point):
return "%f;%f" % (point.x, point.y)
sqlite3.register_adapter(Point, adapt_point)
con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
p = Point(4.0, -3.2)
cur.execute("select ?", (p,))
print(cur.fetchone()[0])
该sqlite3
模块有两个默认适配器,用于Python的内置 datetime.date
和datetime.datetime
类型。现在让我们假设我们想要存储datetime.datetime
不是ISO表示的对象,而是存储为Unix时间戳。
import sqlite3
import datetime
import time
def adapt_datetime(ts):
return time.mktime(ts.timetuple())
sqlite3.register_adapter(datetime.datetime, adapt_datetime)
con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
now = datetime.datetime.now()
cur.execute("select ?", (now,))
print(cur.fetchone()[0])
将SQLite值转换为自定义Python类型
编写适配器允许您将自定义Python类型发送到SQLite。但为了使它真正有用,我们需要使Python到SQLite到Python的往返工作。
输入转换器。
我们回到Point
课堂吧。我们存储了x和y坐标,这些坐标通过分号分隔为SQLite中的字符串。
首先,我们将定义一个转换器函数,它接受字符串作为参数并Point
从中构造一个对象。
注意
无论您将值发送到SQLite的哪种数据类型,都始终使用bytes
对象调用转换器函数。
def convert_point(s):
x, y = map(float, s.split(b";"))
return Point(x, y)
现在,您需要让sqlite3
模块知道您从数据库中选择的内容实际上是一个要点。有两种方法可以做到这一点:
- 隐含地通过声明的类型
- 明确地通过列名称
两种方式在模块函数和常量一节中描述,在常量PARSE_DECLTYPES
和条目中PARSE_COLNAMES
。
以下示例说明了这两种方法。
import sqlite3
class Point:
def __init__(self, x, y):
self.x, self.y = x, y
def __repr__(self):
return "(%f;%f)" % (self.x, self.y)
def adapt_point(point):
return ("%f;%f" % (point.x, point.y)).encode('ascii')
def convert_point(s):
x, y = list(map(float, s.split(b";")))
return Point(x, y)
# Register the adapter
sqlite3.register_adapter(Point, adapt_point)
# Register the converter
sqlite3.register_converter("point", convert_point)
p = Point(4.0, -3.2)
#########################
# 1) Using declared types
con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(p point)")
cur.execute("insert into test(p) values (?)", (p,))
cur.execute("select p from test")
print("with declared types:", cur.fetchone()[0])
cur.close()
con.close()
#######################
# 1) Using column names
con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_COLNAMES)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(p)")
cur.execute("insert into test(p) values (?)", (p,))
cur.execute('select p as "p [point]" from test')
print("with column names:", cur.fetchone()[0])
cur.close()
con.close()
默认适配器和转换器
datetime模块中的日期和日期时间类型有默认适配器。它们将作为ISO日期/ ISO时间戳发送给SQLite。
默认转换器在名称“date”下注册,名称为 datetime.date
“timestamp” datetime.datetime
。
这样,在大多数情况下,您可以使用Python中的日期/时间戳,而无需任何额外的摆弄。适配器的格式也与实验SQLite日期/时间函数兼容。
以下示例演示了这一点。
import sqlite3
import datetime
con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES|sqlite3.PARSE_COLNAMES)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(d date, ts timestamp)")
today = datetime.date.today()
now = datetime.datetime.now()
cur.execute("insert into test(d, ts) values (?, ?)", (today, now))
cur.execute("select d, ts from test")
row = cur.fetchone()
print(today, "=>", row[0], type(row[0]))
print(now, "=>", row[1], type(row[1]))
cur.execute('select current_date as "d [date]", current_timestamp as "ts [timestamp]"')
row = cur.fetchone()
print("current_date", row[0], type(row[0]))
print("current_timestamp", row[1], type(row[1]))
如果存储在SQLite中的时间戳具有长于6个数字的小数部分,则其值将被时间戳转换器截断为微秒精度。
控制交易
默认情况下,底层sqlite3
库以autocommit
模式运行,但默认情况下Python sqlite3
模块不运行。
autocommit
mode表示修改数据库的语句立即生效。一个BEGIN
或SAVEPOINT
语句禁用autocommit
模式,a COMMIT
,a ROLLBACK
或a RELEASE
结束最外面的事务,重新打开autocommit
模式。
sqlite3
默认情况下,Python 模块BEGIN
在数据修改语言(DML)语句(即INSERT
/ UPDATE
/ DELETE
/ REPLACE
)之前隐式发出语句 。
您可以通过对 调用的isolation_level参数或通过连接的属性来控制隐式执行哪种BEGIN
语句。如果未指定isolation_level,则使用plain ,这相当于指定。其他可能的值是 和。sqlite3
connect()
isolation_level
BEGIN
DEFERRED
IMMEDIATE
EXCLUSIVE
您可以sqlite3
通过设置isolation_level
为禁用模块的隐式事务管理None
。这将使底层 sqlite3
库以autocommit
模式运行。然后,您可以完全明确地发出控制交易状态BEGIN
,ROLLBACK
, SAVEPOINT
,并RELEASE
在你的代码语句。
在版本3.6中更改:sqlite3
用于在DDL语句之前隐式提交打开的事务。这已不再是这种情况。
sqlite3
有效使用
使用快捷方法
使用非标准的execute()
,executemany()
并且 executescript()
该方法的Connection
对象,您的代码可以更简洁,因为你不必创建(通常是多余的)书面Cursor
明确对象。而是Cursor
隐式创建对象,这些快捷方法返回游标对象。这样,您可以执行SELECT
语句并直接使用Connection
对象上的单个调用对其进行迭代。
import sqlite3
persons = [
("Hugo", "Boss"),
("Calvin", "Klein")
]
con = sqlite3.connect(":memory:")
# Create the table
con.execute("create table person(firstname, lastname)")
# Fill the table
con.executemany("insert into person(firstname, lastname) values (?, ?)", persons)
# Print the table contents
for row in con.execute("select firstname, lastname from person"):
print(row)
print("I just deleted", con.execute("delete from person").rowcount, "rows")
按名称而不是按索引访问列
该sqlite3
模块的一个有用功能是内置 sqlite3.Row
类,旨在用作行工厂。
用这个类包装的行既可以通过索引(如元组)访问,也可以通过名称不区分大小写:
import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")
con.row_factory = sqlite3.Row
cur = con.cursor()
cur.execute("select 'John' as name, 42 as age")
for row in cur:
assert row[0] == row["name"]
assert row["name"] == row["nAmE"]
assert row[1] == row["age"]
assert row[1] == row["AgE"]
使用连接作为上下文管理器
连接对象可以用作自动提交或回滚事务的上下文管理器。如果发生异常,则回滚事务; 否则,交易承诺:
import sqlite3
con = sqlite3.connect(":memory:")
con.execute("create table person (id integer primary key, firstname varchar unique)")
# Successful, con.commit() is called automatically afterwards
with con:
con.execute("insert into person(firstname) values (?)", ("Joe",))
# con.rollback() is called after the with block finishes with an exception, the
# exception is still raised and must be caught
try:
with con:
con.execute("insert into person(firstname) values (?)", ("Joe",))
except sqlite3.IntegrityError:
print("couldn't add Joe twice")