python如何连接sqlite3

Python连接SQLite3数据库的方法有很多，包括通过sqlite3模块、使用SQLAlchemy等。以下是详细描述：

1. 使用sqlite3模块连接SQLite数据库、创建数据库、创建表、插入数据等。

2. 使用SQLAlchemy连接SQLite数据库、管理数据库的ORM功能。

一、使用sqlite3模块连接SQLite数据库

1.1 安装与导入

SQLite3模块是Python标准库的一部分，因此不需要额外安装。可以直接导入：

import sqlite3

1.2 创建/连接数据库

可以通过以下代码创建一个新的SQLite数据库或连接到一个已存在的数据库：

conn = sqlite3.connect('example.db')

如果数据库文件example.db不存在，则会自动创建一个新的数据库文件。

1.3 创建表

可以通过以下代码创建一个表：

cur = conn.cursor()
cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users
               (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)''')
conn.commit()

以上代码创建了一个名为users的表，其中包含三个字段：id、name和age。

1.4 插入数据

可以通过以下代码插入数据：

cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 25))
conn.commit()

使用参数化查询可以防止SQL注入攻击。

1.5 查询数据

可以通过以下代码查询数据：

cur.execute("SELECT * FROM users")
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

这段代码将查询所有用户数据并打印出来。

1.6 更新数据

可以通过以下代码更新数据：

cur.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", (26, 'Alice'))
conn.commit()

这段代码将更新名字为Alice的用户的年龄。

1.7 删除数据

可以通过以下代码删除数据：

cur.execute("DELETE FROM users WHERE name = ?", ('Alice',))
conn.commit()

这段代码将删除名字为Alice的用户。

1.8 关闭连接

使用完数据库后，需要关闭连接：

conn.close()

二、使用SQLAlchemy连接SQLite数据库

SQLAlchemy是一个强大的ORM库，可以简化数据库操作。

2.1 安装SQLAlchemy

首先需要安装SQLAlchemy：

pip install sqlalchemy

2.2 导入SQLAlchemy

导入SQLAlchemy：

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

2.3 创建数据库连接

创建一个数据库连接：

engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)
Base = declarative_base()

2.4 定义模型

定义一个模型类：

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

2.5 创建表

创建表：

Base.metadata.create_all(engine)

2.6 创建会话

创建一个会话：

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

2.7 插入数据

插入数据：

new_user = User(name='Alice', age=25)
session.add(new_user)
session.commit()

2.8 查询数据

查询数据：

users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name, user.age)

2.9 更新数据

更新数据：

user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
user.age = 26
session.commit()

2.10 删除数据

删除数据：

user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
session.delete(user)
session.commit()

三、总结

通过以上方法，可以使用Python连接SQLite数据库、创建和管理数据库。 使用sqlite3模块可以方便地进行基本的数据库操作，而使用SQLAlchemy则可以提供更强大的ORM功能，适合更复杂的数据库操作。

四、深入理解

SQLite连接的更多高级特性、事务处理、性能优化等也是实际开发中需要掌握的重要内容。

4.1 事务处理

在SQLite中，事务处理非常重要，它可以确保一组操作要么全部成功，要么全部失败：

try:
    cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 30))
    cur.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Charlie', 35))
    conn.commit()
except Exception as e:
    conn.rollback()
    print(f"Transaction failed: {e}")

4.2 性能优化

对于大规模数据操作，可以使用以下方法进行性能优化：

批量插入数据：通过executemany方法可以批量插入数据，提高效率。
索引：为查询频繁的字段创建索引可以显著提高查询速度。
连接池：使用连接池可以减少频繁创建和关闭连接的开销。

五、使用连接池

使用连接池可以提高数据库操作的性能和稳定性。通过SQLite直接连接池实现可能需要第三方库，比如sqlite3-pool。

from sqlite3_pool import SqlitePool
pool = SqlitePool('example.db', pool_size=5)
with pool.get() as conn:
    cur = conn.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM users")
    rows = cur.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

六、使用外部库

除了SQLAlchemy，还有许多外部库可以帮助管理SQLite数据库，比如Peewee和Django ORM。

6.1 使用Peewee

Peewee是一个小而精致的ORM库：

from peewee import SqliteDatabase, Model, CharField, IntegerField
db = SqliteDatabase('example.db')
class User(Model):
    name = CharField()
    age = IntegerField()
    class Meta:
        database = db
db.connect()
db.create_tables([User])
插入数据
user = User.create(name='Alice', age=25)
查询数据
for user in User.select():
    print(user.name, user.age)
db.close()