conn commit что делает

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.

Источник

Методы объекта Connection SQLite3.

Синтаксис:

В разделе рассмотрены методы объекта Connection модуля sqlite3 с подробным описанием и примерами.

Содержание.

Соединение с базой данных SQLite имеет следующие атрибуты и методы:

connect.isolation_level :

Смотрите раздел «Управление транзакциями» для более подробного объяснения.

connect.in_transaction :

Атрибут только для чтения.

connect.cursor(factory=Cursor) :

connect.commit() :

Если встретили ситуацию при которой не видны данные, которые были переданы в базу данных, то необходимо убедится, что метод connect.commit был вызван.

connect.rollback() :

connect.close() :

Метод connect.close() закрывает соединение с базой данных.

connect.execute(sql[, parameters]) :

Пример обоих стилей:

connect.executemany(sql[, seq_of_parameters]) :

connect.executescript(sql_script) :

connect.create_function(name, num_params, func, *, deterministic=False) :

Метод connect.create_function() создает пользовательскую функцию, которую позже можно использовать из операторов SQL под именем функции.

connect.create_aggregate(name, num_params, aggregate_class) :

Метод connect.create_aggregate() создает пользовательскую агрегатную функцию.

connect.create_collation(name, callable) :

Метод connect.create_collation() создает сопоставление с указанным именем name и возможностью вызова.

Вызываемому объекту callable будут переданы два строковых аргумента. Объект callable должен возвращать:

В следующем примере показана пользовательская сортировка.

Можно вызвать этот метод из другого потока, чтобы прервать любые запросы, которые могут выполняться в соединении. Затем запрос будет прерван, и вызывающая сторона получит исключение.

connect.set_authorizer(authorizer_callback) :

Обратный вызов должен возвращать:

connect.set_progress_handler(handler, n) :

Такое поседение полезно, если необходимо получить вызов из SQLite во время длительных операций, например для обновления графического интерфейса. Другими словами позволяет сделать индикатор выполнения PROGRESS BAR

Возврат ненулевого значения из функции-обработчика завершит текущий выполняющийся запрос и вызовет исключение OperationalError.

connect.set_trace_callback(trace_callback) :

Метод connect.set_trace_callback() регистрирует trace_callback для вызова каждого оператора SQL, который фактически выполняется бакэндом SQLite

Передача trace_callback=None отключит обратный вызов трассировки.

connect.enable_load_extension(enabled) :

Метод connect.enable_load_extension() разрешает/запрещает движку SQLite загружать расширения SQLite из общих библиотек. Расширения SQLite могут определять новые функции, агрегаторы или новые реализации виртуальных таблиц. Одним из хорошо известных расширений является расширение полнотекстового поиска (модули FTS3 и FTS4), распространяемое с помощью SQLite.

Загружаемые расширения по умолчанию отключены.

connect.load_extension(path) :

Метод connect.load_extension() загружает расширение SQLite из общей библиотеки.

Загружаемые расширения по умолчанию отключены.

connect.row_factory :

Можно изменить атрибут connect.row_factory на вызываемый объект, который принимает курсор и исходную строку в качестве кортежа и возвращает строку реального результата. Таким образом, можно реализовать более продвинутые способы возврата результатов, например функцию которая может обращаться к столбцам по имени.

connect.text_factory :

Также можно установить для атрибута connect.text_factory любой другой вызываемый объект, который принимает один параметр bytestring и возвращает полученный объект.

Смотрите следующий пример кода для лучшего понимания:

connect.total_changes :

Атрибут connect.total_changes возвращает общее количество строк базы данных, которые были изменены, вставлены или удалены с момента открытия соединения с базой данных.

connect.iterdump() :

Метод connect.iterdump() возвращает итератор для выгрузки базы данных в текстовом формате SQL.

connect.backup(target, *, pages=0, progress=None, name=»main», sleep=0.250) :

По умолчанию или когда pages равно 0 или отрицательному целому числу, вся база данных копируется за один шаг, в противном случае метод выполняет циклическое копирование до страниц pages за один раз.

Аргумент sleep определяет количество секунд, в течение которых происходит переход в спящий режим между последовательными попытками резервного копирования оставшихся страниц и может быть задан либо в виде целого числа, либо в виде значения с плавающей запятой.

Источник

Модуль sqlite — Работаем с базой данных

SQLite – это автономный, работающий без сервера транзакционный механизм базы данных SQL. Python получил модуль sqlite3 в версии 2.5, что значит что вы можете создавать базу данных SQLite в любой настоящей версии Python, без необходимости скачивания дополнительных инструментов. Mozilla использует базы данных SQLite в своем популярном браузере Firefox для хранения закладок и прочей различной информации. В данной статье мы рассмотрим следующее:

Другими словами, вместо того чтобы собирать по кусочкам сам модуль, мы непосредственно ознакомимся с тем, как его использовать.
Если вы хотите визуально проверить свою базу данных, вы можете использовать плагин SQLite Manager в Firefox (рекомендуем погуглить данный вопрос), или, если вы предпочитаете командную строку, вы можете использовать оболочку командной строки SQLite Python.

Как создавать базу данных и вставлять различные данные

Создание базы данных в SQLite – это очень просто, но процесс требует того, чтобы вы немного разбирались в том, что такое SQL. Давайте взглянем на код, который создаст базу данных для хранения музыкальных альбомов:

Сначала нам нужно импортировать модуль sqlite3 и создать связь с базой данных. Вы можете передать название файла или просто использовать специальную строку “:memory:” для создания базы данных в памяти. В нашем случае, мы создаем его на диске в файле под названием mydatabase.db.

Далее мы создаем объект cursor, который позволяет нам взаимодействовать с базой данных и добавлять записи, помимо всего прочего. Здесь мы используем синтаксис SQL для создания таблицы под названием альбомы с пятью следующими полями: title, artist, release_date, publisher и media_type. SQLite поддерживает только пять типов данных: null, integer, real, text и blob. Давайте напишем этот код и вставим кое-какие данные в нашей новой таблице. Запомните, если вы запускаете команду CREATE TABLE, при этом база данных уже существует, вы получите сообщение об ошибке.

Есть вопросы по Python?

На нашем форуме вы можете задать любой вопрос и получить ответ от всего нашего сообщества!

Telegram Чат & Канал

Вступите в наш дружный чат по Python и начните общение с единомышленниками! Станьте частью большого сообщества!

Паблик VK

Одно из самых больших сообществ по Python в социальной сети ВК. Видео уроки и книги для вас!

Редактирование и удаление записей

Возможность обновлять записи в вашей базе данных это ключ к тому, чтобы ваши данные велись аккуратно, и был полный порядок. Если вы не можете редактировать данные, тогда ваша база станет бесполезной достаточно скоро. Иногда вам, в том числе, нужно будет удалять и строки. Мы рассмотрим оба вопроса в данном разделе. Для начала, давайте немного обновимся.

Здесь мы использовали команду SQL UPDATE, чтобы обновить таблицу альбомов. Здесь вы можете использовать команду SET, чтобы изменить поле, так что в нашем случае мы изменим имя исполнителя на John Doe в каждой записи, где поле исполнителя указано для Andy Hunter. Весьма просто, не так ли? Обратите внимание на то, что если вы не подтвердите изменения, то они не будут внесены в базу данных. Команда DELETE настолько же проста. Давайте посмотрим.

Удаление еще проще, чем обновление. У SQL это занимает всего две строчки. В данном случае, все, что нам нужно сделать, это указать SQLite, из какой таблицы удалить (albums), и какую именно запись при помощи пункта WHERE. Таким образом, был выполнен поиск записи, в которой присутствует имя “John Doe” в поле исполнителей, после чего эти данные были удалены.

Основные запросы SQLite

Запросы в SQLite очень похожи на те, которые вы используете в других базах данных, таких как MySQL или Postgres. Мы просто используем обычный синтаксис SQL для выполнения запросов, после чего объект cursor выполняет SQL. Вот несколько примеров:

Первый запрос, который мы выполнили, называется SELECT *, что означает, что мы хотим выбрать все записи, подходящие под переданное имя исполнителя, в нашем случае это “Red”. Далее мы выполняем SQL и используем функцию fetchall() для получения результатов. Вы также можете использовать функцию fetchone() для получения первого результата. Обратите внимание на то, что здесь есть прокомментированный раздел, связанный с таинственным row_factory. Если вы не прокомментируете эту строку, результат вернется, так как объекты Row, подобны словарям Python и дают вам доступ к полям строк точь в точь, как и словарь. В любом случае, вы не можете выполнить назначение пункта, используя объект Row. Второй запрос очень похож на первый, но возвращает каждую запись в базе данных и упорядочивает результаты по имени артиста в порядке возрастания. Это также показывает, как мы можем зациклить результаты выдачи. Последний запрос показывает, как команда LIKE используется при поиске частичных фраз. В нашем случае, мы искали по всей таблице заголовки, которые начинаются с артикля The. Знак процента (%) является подстановочным оператором.

Подведем итоги

Теперь вы знаете, как использовать Python для создания базы данных SQLite. Вы также научились создавать, обновлять, редактировать и удалять записи, а также выполнять запросы по базе данных.

Являюсь администратором нескольких порталов по обучению языков программирования Python, Golang и Kotlin. В составе небольшой команды единомышленников, мы занимаемся популяризацией языков программирования на русскоязычную аудиторию. Большая часть статей была адаптирована нами на русский язык и распространяется бесплатно.

E-mail: vasile.buldumac@ati.utm.md

Образование
Universitatea Tehnică a Moldovei (utm.md)

Источник

Python: Работа с базой данных, часть 1/2: Используем DB-API

В статье рассмотрены основные методы DB-API, позволяющие полноценно работать с базой данных. Полный список можете найти по ссылкам в конец статьи.

Требуемый уровень подготовки: базовое понимание синтаксиса SQL и Python.

Готовим инвентарь для дальнейшей комфортной работы

Примечание: внося изменения в базу не забудьте их применить, так как база с непримененными изменениями остается залоченной.

Вы можете использовать (последние два варианта кросс-платформенные и бесплатные):

Python DB-API модули в зависимости от базы данных

Соединение с базой, получение курсора

Для начала рассмотрим самый базовый шаблон DB-API, который будем использовать во всех дальнейших примерах:

При работе с другими базами данных, используются дополнительные параметры соединения, например для PostrgeSQL:

Чтение из базы

Обратите внимание: После получения результата из курсора, второй раз без повторения самого запроса его получить нельзя — вернется пустой результат!

Запись в базу

Разбиваем запрос на несколько строк в тройных кавычках

Длинные запросы можно разбивать на несколько строк в произвольном порядке, если они заключены в тройные кавычки — одинарные (»’…»’) или двойные («»». «»»)

Конечно в таком простом примере разбивка не имеет смысла, но на сложных длинных запросах она может кардинально повышать читаемость кода.

Объединяем запросы к базе данных в один вызов метода

Данный метод также удобен, когда у нас запросы сохранены в отдельной переменной или даже в файле и нам его надо применить такой запрос к базе.

Делаем подстановку значения в запрос

Важно! Никогда, ни при каких условиях, не используйте конкатенацию строк (+) или интерполяцию параметра в строке (%) для передачи переменных в SQL запрос. Такое формирование запроса, при возможности попадания в него пользовательских данных – это ворота для SQL-инъекций!

Возможны два варианта:

Примечание 1: В PostgreSQL (UPD: и в MySQL) вместо знака ‘?’ для подстановки используется: %s

Примечание 2: Таким способом не получится заменять имена таблиц, одно из возможных решений в таком случае рассматривается тут: stackoverflow.com/questions/3247183/variable-table-name-in-sqlite/3247553#3247553

UPD: Примечание 3: Благодарю Igelko за упоминание параметра paramstyle — он определяет какой именно стиль используется для подстановки переменных в данном модуле.
Вот ссылка с полезным приемом для работы с разными стилями подстановок.

Он всегда возвращает кортеж или None. если запрос пустой.

Курсор как итератор

UPD: Повышаем устойчивость кода

Благодарю paratagas за ценное дополнение:
Для большей устойчивости программы (особенно при операциях записи) можно оборачивать инструкции обращения к БД в блоки «try-except-else» и использовать встроенный в sqlite3 «родной» объект ошибок, например, так:

UPD: Использование with в psycopg2

Благодарю KurtRotzke за ценное дополнение:
Последние версии psycopg2 позволяют делать так:

Некоторые объекты в Python имеют __enter__ и __exit__ методы, что позволяет «чисто» взаимодействовать с ними, как в примере выше.

UPD: Ипользование row_factory

Благодарю remzalp за ценное дополнение:
Использование row_factory позволяет брать метаданные из запроса и обращаться в итоге к результату, например по имени столбца.
По сути — callback для обработки данных при возврате строки. Да еще и полезнейший cursor.description, где есть всё необходимое.

Пример из документации:

Дополнительные материалы (на английском)

Источник

Как использовать SQL в Python?

В следующем разделе мы обсудим, как вы можете использовать SQL в Python, используя одну из самых популярных библиотек под названием SQLite.

Большинство современных приложений очень часто взаимодействуют с базами данных. А SQL или язык структурированных запросов значительно упрощает доступ к данным, хранящимся в этих базах данных, и управление ими.

Python, будучи одним из популярных языков, поддерживает как встроенные, так и сторонние библиотеки SQL.

В следующем разделе мы обсудим, как вы можете использовать SQL в Python, используя одну из самых популярных библиотек под названием SQLite.

Введение в SQLite

Причина, по которой мы выбрали SQLite для нашего урока, заключается в его бессерверной архитектуре. SQLite быстр, легок и хранит всю базу данных в файле или даже во внутренней памяти вашего компьютера (ОЗУ). Он широко используется разработчиками в тестовых средах.

Модуль SQLite изначально поставляется с Python. Таким образом, вам не придется устанавливать его извне с помощью pip.

Но к простоте SQLite не следует относиться легкомысленно, поскольку он также может обрабатывать большие базы данных для производственной среды.

Все эти особенности делают SQLite идеальным модулем как для начинающих, так и для разработчиков среднего уровня.

Шаги по использованию SQL в Python

Следуйте приведенным ниже инструкциям, чтобы использовать SQL в вашем скрипте python.

1. Импорт SQLite

Первый шаг к использованию любого модуля в python-это импортировать его в самую верхнюю часть файла. В Python3 модуль известен как “sqlite3”

2. Создайте соединение с базой данных

После импорта модуля нам нужно создать объект базы данных с помощью метода “connect()” и передать путь к файлу базы данных в качестве аргумента.

Если в настоящее время у нас нет никаких баз данных, та же команда создаст новую базу данных с указанным нами путем/именем файла.

3. Создание объекта курсора

Как только наш объект базы данных будет создан, нам нужно настроить другой объект, способный выполнять собственные команды SQL для объекта базы данных с помощью Python.

Для этого все, что нам нужно сделать, это вызвать метод “cursor()” для нашего объекта базы данных. Все команды SQL должны выполняться с помощью объекта cursor.

4. Используйте команду SQL для создания таблиц

В этом разделе мы создадим базовую таблицу в нашей текущей базе данных и узнаем, как их зафиксировать, чтобы таблица действительно сохранялась в файле.

Как мы видим, во-первых, нам нужно поместить команды SQL в строковую форму. Затем мы вызываем метод “execute()” для нашего объекта курсора и передаем строку в качестве аргумента.

Наконец, нам нужно вызвать метод “commit()” для нашего объекта базы данных. В противном случае изменения не будут отражены в нашей фактической базе данных. Следовательно, мы не должны забывать фиксировать изменения.

5. Добавление данных в базу данных

Следующее, что мы делаем после создания схемы базы данных, – это добавляем данные. Следуйте следующим командам, чтобы узнать, как:

Однако, если у вас есть список данных, которые вы хотите импортировать в базу данных, не просматривая их по одному, вот подход, как вы можете импортировать данные из 2D-массивов в базу данных.

6. Извлечение данных

И, наконец, нам также необходимо извлекать данные из баз данных, чтобы обрабатывать их в соответствии с нашими повседневными техническими потребностями. Процесс для этого очень похож на то, что мы делали в предыдущем разделе, с небольшим изменением.

Как только мы выполняем наш поисковый запрос с использованием объекта курсора, он не возвращает результаты сразу. Вместо этого нам нужно использовать метод “fetchall()” на нашем курсоре, чтобы получить данные.

Вывод

Надеюсь, вы узнали, как выполнять основные операции SQL с помощью Python. Вы также должны отметить, что SQLite-не единственная доступная библиотека. Для работы на уровне производства рекомендуется использовать базы данных более высокого уровня, такие как PostgreSQL и MySQL. Хотя использование в python в основном одно и то же.

Завершенный Код:

В следующем разделе содержится полный код, используемый в этом руководстве.

Источник