这篇文章主要讲解了“怎么使用Python内置数据库”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么使用Python内置数据库”吧！

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导入和使用

这里我们说“内置”的意思就是，你甚至不需要运行 pip install ，就能获取库。只需要通过以下方式导入：

import sqlite3 as sl

1.创建与数据库的连接

我们根本不需要为驱动程序、连接字符串等烦恼。可以直接创建一个 SQLite 数据库，并拥有一个简单的连接对象：

con = sl.connect('my-test.db')

运行此行代码后，我们就已经创建并连接到该数据库上。 如果要求Python连接的数据库不存在，它就会自动帮我们创建一个空数据库。  如果我们已经创建了数据库，就能用上面完全相同的代码连接到现有数据库。

2.创建表格

接下来，我们先创建一个表格。

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

在这个 USER 表中，我们添加了三列。正如我们所看到的，SQLite 确实是轻量级的，但是它支持常规 RDBMS  应该具有的所有基本特性，例如数据类型、可为null、主键和自动递增。

运行这段代码之后，我们就已经创建好了一个表，尽管它什么都没有输出。

3.插入记录

让我们在刚刚创建的 USER 表中插入数据记录，这也可以证明我们确实创建了它。

如果我们需要一次性插入多个记录，Python中的SQLite也能很容易地实现这一点。

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

我们需要用问号作为占位符来定义SQL语句 。接下来就是创建一些要插入的示例数据。使用连接对象，就能插入这些示例行。

with con:     con.executemany(sql, data)

在运行代码之后，没有报错，那就是成功的。

4.查询表格

接下来，我们通过实际的方式来验证我们所做的一切，通过查询表格来获取示例行。

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

你可以看到，很简单就得到了结果。

此外，尽管 SQLite 是轻量级的，但是作为一个广泛使用的数据库，大多数SQL客户端软件都支持使用它。

我自己用得最多的是 DBeaver，接下来给大家介绍一下。

5.从SQL客户端(DBeaver)连接到SQLite数据库

因为我用的是 googlecolab，所以我要将 my-test.db 文件下载到我的本地计算机上。当然，你也可以直接在你的电脑上使用 Python  数据库连接你的本地数据库。

在 DBeaver 中，创建一个新连接并选择 SQLite 作为数据库类型。

然后，浏览DB文件。

现在你可以在数据库上运行任何SQL查询，看看它与其他常规关系数据库有什么不同。

与Pandas无缝连接

你以为就只有这些?不，事实上，作为Python的一个内置特性，SQLite 可以与 Pandas 数据帧无缝连接。

让我们先来定义一个数据帧。

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，我们可以简单地调用数据帧的to_sql()方法将其保存到数据库中。

df_skill.to_sql('SKILL', con)

就这样我们甚至不需要预先创建表，列的数据类型和长度都会被推断出来。当然，如果你想的话，你也可以先定义。

然后，假设我们要将表 USER 和 SKILL 连接在一起，并将结果读入Pandas数据框。

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)

是不是很厉害?让我们把结果写到一个名为USER_SKILL的新表中。

df.to_sql('USER_SKILL', con)

我们也可以用SQL客户端来检索表。

感谢各位的阅读，以上就是“怎么使用Python内置数据库”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么使用Python内置数据库这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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