🆚 🌠 🕢 您知道Python具有嵌入式DBMS吗？ 👶 🐇 🧑🏽

如果您是一名程序员，那么我相信您可能知道一个非常紧凑且要求不高的DBMS SQLite的存在，甚至使用过它。该系统几乎具有关系数据库管理系统所期望的所有功能，但是所有内容都存储在一个文件中。以下是该系统官方站点上提到的一些SQLite使用场景：

嵌入式设备和物联网。
数据分析。
将数据从一个系统传输到另一个系统。
数据归档和（或）将数据打包到容器中。
数据存储在外部或临时数据库中。
用于演示或测试目的的公司数据库的替代品。
由初学者进行培训，掌握使用数据库的实用技术。
原型设计和研究SQL语言的实验性扩展。

您可以在SQLite文档中找到使用此数据库的其他原因。本文是关于在Python开发中使用SQLite的。因此，对于我们而言，特别重要的是，以模块表示的DBMS包含在该语言的标准库中。也就是说，事实证明，使用Python代码中的SQLite无需安装任何客户端服务器软件，也不需要支持负责使用DBMS的某些服务的操作。收到关系数据库管理系统供您使用后，只需导入模块并开始在程序中使用它就足够了。

sqlite3sqlite3

模块导入

上面我说过SQLite是Python内置的DBMS。这意味着，要开始使用它，只需先使用诸如这样的命令就可以导入相应的模块，而无需先安装它就足够了pip install。SQLite导入命令如下所示：

import sqlite3 as sl

创建与数据库的连接

建立与SQLite数据库的连接，您无需担心安装驱动程序，准备连接字符串以及其他类似事情。您可以创建一个数据库，并可以非常简单，快速地使用一个连接对象：

con = sl.connect('my-test.db')

通过执行这一行代码，我们将创建一个数据库并连接到该数据库。这里的要点是我们要连接的数据库尚不存在，因此系统会自动创建一个新的空数据库。如果已经创建了数据库（假设它my-test.db来自上一个示例），则要连接到该数据库，您只需要使用完全相同的代码即可。

新创建的数据库文件

建立表格

现在，让我们在新数据库中创建一个表：

with con:
    con.execute("""
        CREATE TABLE USER (
            id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
            name TEXT,
            age INTEGER
        );
    """)

这说明了如何向数据库中添加一个USER包含三列的表。如您所见，SQLite确实是一个非常简单的数据库管理系统，但是它具有传统关系数据库管理系统所期望的所有基本功能。我们正在谈论对数据类型的支持，包括-允许值的类型，null对主键和自动增量的支持。

如果此代码按预期运行（但是上述命令未返回任何内容），我们将有一个可供使用的表，准备对其进行进一步的工作。

将记录插入表中

让USER我们在刚刚创建的表中插入一些记录。除其他外，这将使我们证明该表确实是由上述命令创建的。

假设我们需要使用一个命令将多个记录添加到表中。在SQLite中很容易做到这一点：

sql = 'INSERT INTO USER (id, name, age) values(?, ?, ?)'
data = [
    (1, 'Alice', 21),
    (2, 'Bob', 22),
    (3, 'Chris', 23)
]

在这里，我们需要定义一个带有问号（?）作为占位符的SQL表达式。假定我们有一个数据库连接对象可供使用，我们已经准备好表达式和数据，可以将记录插入表中：

with con:
    con.executemany(sql, data)

执行此代码后，未收到任何错误消息，这意味着数据已成功添加到表中。

执行数据库查询

现在是时候确定我们刚才运行的命令是否正确运行了。让我们对数据库执行查询，并尝试从表中获取USER一些数据。例如-我们获得与年龄不超过22岁的用户相关的记录：

with con:
    data = con.execute("SELECT * FROM USER WHERE age <= 22")
    for row in data:
        print(row)

对数据库执行查询的结果

如您所见，我们设法获得了所需的信息。而且这很容易做到。

另外，即使SQLite是一个简单的DBMS，它也具有广泛的支持。因此，您可以使用大多数SQL客户端使用它。

我正在使用DBeaver。让我们看一下它的外观。

从SQL客户端（DBeaver）连接到SQLite数据库

我正在使用Google Colab云服务，并想将文件下载my-test.db到我的计算机上。如果您在计算机上使用SQLite进行实验，则意味着您无需使用某个地方下载数据库文件，就可以使用SQL客户端连接到它。

对于DBeaver，要连接到SQLite数据库，您需要创建一个新的连接并选择SQLite作为数据库类型。

在DBeaver中准备连接

接下来，您需要找到数据库文件。

连接数据库文件

之后，您可以对数据库执行SQL查询。与使用常规关系数据库不同，这里没有什么特别的。

执行数据库查询

与大熊猫融合

您认为这是我们结束有关Python中SQLite支持的讨论的地方吗？不，我们还有很多话要说。即，由于SQLite是标准的Python模块，因此可以轻松地与pandas数据框架集成。

让我们声明数据框：

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']
})

熊猫数据框

要将数据框保存到数据库，只需使用其方法即可to_sql()：

df_skill.to_sql('SKILL', con)

就这样！我们甚至不需要预先创建表。字段的数据类型和特征将根据数据帧的特征自动配置。当然，您可以根据需要自定义所有内容。

现在，假设我们需要获取表USER和的并集SKILL，并将数据写入datafreym pandas中。这也非常简单：

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)

从数据库中读取数据到pandas数据框中

太棒了！现在，让我们写一个新表USER_SKILL：

df.to_sql('USER_SKILL', con)

当然，您可以使用SQL客户端使用此表。

使用SQL客户端处理数据库

结果

在Python中肯定会有许多令人惊喜的惊喜，除非您专门寻找它们，否则您可能不会注意到。没人专门隐藏这些功能，但是由于Python中内置了许多功能，因此您根本就不必关注其中的某些功能，或者在从某个地方了解到这些功能之后，就忽略它们。

在这里，我谈到了如何使用内置的Python库sqlite3来创建和使用数据库。当然，这样的数据库不仅支持添加数据的操作，而且还支持改变和删除信息的操作。我相信您已经了解了sqlite3，自己将亲身经历。

非常重要的一点是SQLite非常适合熊猫使用。通过将其放在数据帧中，从数据库中读取数据非常容易。将数据帧的内容保存到数据库的操作同样简单。这使得SQLite更加易于使用。

我邀请所有阅读过本文的人做自己的研究，以寻找有趣的Python功能！

我在本文中演示的代码可以在这里找到。

您是否在Python项目中使用SQLite？

您知道Python具有嵌入式DBMS吗？