SQLite3 of python

一、SQLite3 数据库

　　SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成，一般 python 2.5 以上版本默认自带了sqlite3模块，因此不需要用户另外下载。

在学习基本语法之前先来了解一下数据库是使用流程吧 ↓↓↓

所以，首先要创建一个数据库的连接对象，即connection对象，语法如下：

sqlite3.connect（database [，timeout，其他可选参数]）

function: 此API打开与SQLite数据库文件的连接。如果成功打开数据库，则返回一个连接对象。

database: 数据库文件的路径，或 “：memory：” ，后者表示在RAM中创建临时数据库。

timeout: 指定连接在引发异常之前等待锁定消失的时间，默认为5.0(秒)

有了connection对象，就能创建游标对象了，即cursor对象，如下：

connection.cursor（[cursorClass]）

function: 创建一个游标，返回游标对象，该游标将在Python的整个数据库编程中使用。

接下来，看看connection对象和 cursor对象的 “技能” 吧 ↓↓↓

**connection对象的方法**
方法	说明
connect.cursor()	上述，返回游标对象
connect.execute(sql [,parameters])	创建中间游标对象执行一个sql命令
connect.executemany(sql [,parameters])	创建中间游标对象执行一个sql命令
connect.executescript(sql_script)	创建中间游标对象, 以脚本的形式执行sql命令
connect.total_changes()	返回自打开数据库以来，已增删改的行的总数
connect.commit()	提交当前事务，不使用时为放弃所做的修改，即不保存
connect.rollback()	回滚自上次调用commit()以来所做的修改，即撤销
connect.close()	断开数据库连接

**cursor对象的方法**
方法	说明
cursor.execute(sql [,parameters])	执行一个sql命令
cursor.executemany(sql,seq_of_parameters)	对 seq_of_parameters 中的所有参数或映射执行一个sql命令
cursor.executescript(sql_script)	以脚本的形式一次执行多个sql命令
cursor.fetchone()	获取查询结果集中的下一行，返回一个单一的序列，当没有更多可用的数据时，则返回 None。
cursor.fetchmany([size=cursor.arraysize])	获取查询结果集中的下一行组，返回一个列表。当没有更多的可用的行时，则返回一个空的列表。size指定特定行数。
cursor.fetchall()	获取查询结果集中所有（剩余）的行，返回一个列表。当没有可用的行时，则返回一个空的列表。

下面用一个简单实例作为介绍 >>>

 def SQLite_Test():

     # =========== 连接数据库 ============

     # 1. 连接本地数据库

     connectA = sqlite3.connect("example.db")

     # 2. 连接内存数据库，在内存中创建临时数据库

     connectB = sqlite3.connect(":memory:")

     # =========== 创建游标对象 ============

     cursorA = connectA.cursor()

     cursorB = connectB.cursor()

     # =========== 创建表 ============

     cursorA.execute("CREATE TABLE class(id real, name text, age real, sex text)")

     cursorB.execute("CREATE TABLE family(relation text, job text, age real)")

     # =========== 插入数据 ============

     cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(1,'Jock',8,'M')")

     cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(2,'Mike',10,'M')")

     # 使用 ? 占位符

     cursorA.execute("INSERT INTO class VALUES(?,?,?,?)", (3,'Sarah',9,'F'))

     families = [

         ['Dad', 'CEO', 35],

         ['Mom', 'singer', 33],

         ['Brother', 'student', 8]

     ]

     cursorB.executemany("INSERT INTO family VALUES(?,?,?)",families)

     # =========== 查找数据 ============

     # 使用 命名变量 占位符

     cursorA.execute("SELECT * FROM class WHERE sex=:SEX", {"SEX":'M'})

     print("TABLE class: >>>select Male\n", cursorA.fetchone())

     cursorA.close()

     cursorB.execute("SELECT * FROM family ORDER BY relation")

     print("TABLE family:\n", cursorB.fetchall())

     cursorB.close()

     # =========== 断开连接 ============

     connectA.close()

     connectB.close()

 SQLite_Test()

　　运行结果：

TABLE class: >>>select Male
(1.0, 'Jock', 8.0, 'M')
TABLE family:
[('Brother', 'student', 8.0), ('Dad', 'CEO', 35.0), ('Mom', 'singer', 33.0)]

二、小练手

使用目前学的sqlite3数据库知识，对一些数据进行增删查改的操作。此处选择来自下面网站的数据

url = http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html

先将数据从网站上爬取下来，存储为csv文件，然后再保存到数据库中，接着进行数据的操作。对于如何存储为csv文件，请查看 >>> 《此处的最后一个小主题》

对于本次小练习的介绍：

目的：对已爬取的数据进行数据库管理和简单操作

步骤：创建数据库文件 >>> 创建表 >>> 保存数据到数据库 >>> 对数据进行简单操作

方法：我采用的方法是：

① 编写一个函数( get_data(fileName) )：读取csv文件中的数据，主要完成对数据的格式转换，以便适合保存到数据库中

② 编写一个函数类( class SQL_method )：对数据库进行简单操作，主要完成数据库的创建和数据的增删查改

**对 SQL_method 类的方法说明**
方法	说明
__init__(self, dbName, tabelName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True)	对参数进行初始化，参数含义分别为：数据库名称、表格名称、数据、表格首行(用于创建表)、表格首行(用于格式输出)、输出所有数据(插入数据后)
creatTable(self)	创建数据库文件、创建表格
destroyTable(self)	删除表格
insertDatas(self)	向数据库的表格中插入多条数据
getAllData(self)	以列表形式返回数据库表格中的所有数据
searchData(self, condition, IfPrint=True)	查找特定数据, 参数的含义分别为：查找条件、是否输出(查找的数据)
deleteData(self, condition)	在数据库的表格中删除特定数据, 参数为删除条件
printData(self, data)	输出数据, 参数为需要输出的数据
run(self)	运行创建数据库和表格的函数，同时支持输出所有数据(依靠Read_All)

③ 尝试其他操作 ( 以下的所有操作均在 main 函数中实现 )：

a. 在数据库中查找某一项记录

b. 对数据按照某种排序输出

c. 对数据进行增加权值操作，实现重新排序【权值详情】

d. 删除数据库中的某些记录

e. 删除数据库中的表

好了，有了前进的方向，那我们杨帆 ----- 起航 >>>

 # -*- coding: utf-8 -*-

 '''

 使用 url = "http://www.zuihaodaxue.cn/zuihaodaxuepaiming2016.html" 的数据进行SQLite3数据库的练习使用

 @author: bpf

 '''

 import sqlite3

 from pandas import DataFrame

 import re

 class SQL_method:

     '''

     function: 可以实现对数据库的基本操作

     '''

     def __init__(self, dbName, tableName, data, columns, COLUMNS, Read_All=True):

         '''

         function: 初始化参数

         dbName: 数据库文件名

         tableName: 数据库中表的名称

         data: 从csv文件中读取且经过处理的数据

         columns: 用于创建数据库，为表的第一行

         COLUMNS: 用于数据的格式化输出，为输出的表头

         Read_All: 创建表之后是否读取出所有数据

         '''

         self.dbName = dbName

         self.tableName = tableName

         self.data = data

         self.columns = columns

         self.COLUMNS = COLUMNS

         self.Read_All = Read_All

     def creatTable(self):

         '''

         function: 创建数据库文件及相关的表

         '''

         # 连接数据库

         connect = sqlite3.connect(self.dbName)

         # 创建表

         connect.execute("CREATE TABLE {}({})".format(self.tableName, self.columns))

         # 提交事务

         connect.commit()

         # 断开连接

         connect.close()

     def destroyTable(self):

         '''

         function: 删除数据库文件中的表

         '''

         # 连接数据库

         connect = sqlite3.connect(self.dbName)

         # 删除表

         connect.execute("DROP TABLE {}".format(self.tableName))

         # 提交事务

         connect.commit()

         # 断开连接

         connect.close()

     def insertDataS(self):

         '''

         function: 向数据库文件中的表插入多条数据

         '''

         # 连接数据库

         connect = sqlite3.connect(self.dbName)

         # 插入多条数据

         connect.executemany("INSERT INTO {} VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)".format(self.tableName), self.data)

         #for i in range(len(self.data)):

         #    connect.execute("INSERT INTO university VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)", data[i])

         # 提交事务

         connect.commit()

         # 断开连接

         connect.close()

     def getAllData(self):

         '''

         function: 得到数据库文件中的所有数据

         '''

         # 连接数据库

         connect = sqlite3.connect(self.dbName)

         # 创建游标对象

         cursor = connect.cursor()

         # 读取数据

         cursor.execute("SELECT * FROM {}".format(self.tableName))

         dataList = cursor.fetchall()

         # 断开连接

         connect.close()

         return dataList

     def searchData(self, conditions, IfPrint=True):

         '''

         function: 查找特定的数据

         '''

         # 连接数据库

         connect = sqlite3.connect(self.dbName)

         # 创建游标

         cursor = connect.cursor()

         # 查找数据

         cursor.execute("SELECT * FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions))

         data = cursor.fetchall()

         # 关闭游标

         cursor.close()

         # 断开数据库连接

         connect.close()

         if IfPrint:

             self.printData(data)

         return data

     def deleteData(self, conditions):

         '''

         function: 删除数据库中的数据

         '''

         # 连接数据库

         connect = sqlite3.connect(self.dbName)

         # 插入多条数据

         connect.execute("DELETE FROM {} WHERE {}".format(self.tableName, conditions))

         # 提交事务

         connect.commit()

         # 断开连接

         connect.close()

     def printData(self, data):

         print("{1:{0}^3}{2:{0}<11}{3:{0}<4}{4:{0}<4}{5:{0}<5}{6:{0}<5}{7:{0}^5}{8:{0}^5}{9:{0}^5}{10:{0}^5}{11:{0}^5}{12:{0}^6}{13:{0}^5}".format(chr(12288), *self.COLUMNS))

         for i in range(len(data)):

             print("{1:{0}<4.0f}{2:{0}<10}{3:{0}<5}{4:{0}<6}{5:{0}<7}{6:{0}<8}{7:{0}<7.0f}{8:{0}<8}{9:{0}<7.0f}{10:{0}<6.0f}{11:{0}<9.0f}{12:{0}<6.0f}{13:{0}<6.0f}".format(chr(12288), *data[i]))

     def run(self):

         try:

             # 创建数据库文件

             self.creatTable()

             print(">>> 数据库创建成功！")

             # 保存数据到数据库

             self.insertDataS()

             print(">>> 表创建、数据插入成功！")

         except:

             print(">>> 数据库已创建！")

         # 读取所有数据

         if self.Read_All:

             self.printData(self.getAllData())

 def get_data(fileName):

     '''

     function: 读取获得大学排名的数据 并 将结果返回

     '''

     data = []

     # 打开文件

     f = open(fileName, 'r', encoding='utf-8')

     # 按行读取文件

     for line in f.readlines():

         # 替换掉其中的换行符和百分号  替换百分号是为了方便之后的排序和运算

         line = line.replace('\n', '')

         line = line.replace('%','')

         # 将字符串按照 ',' 分割为列表

         line = line.split(',')

         for i in range(len(line)):

             # 使用 异常处理 避开 出现中文无法转换 的错误

             try:

                 # 将空值填充为 0

                 if line[i] == '':

                     line[i] = ''

                 # 将数字转换为数值

                 line[i] = eval(line[i])

             except:

                 continue

         data.append(tuple(line))

     # EN_columns、CH_columns 分别为 用于数据库创建、数据的格式化输出

     EN_columns = "Rank real, University text, Province text, Grade real, SourseQuality real, TrainingResult real, ResearchScale real, \

     ReserchQuality real, TopResult real, TopTalent real, TechnologyService real, Cooperation real, TransformationResults real"

     CH_columns =  ["排名", "学校名称", "省市", "总分", "生涯质量", "培养结果(%)", "科研规模", "科研质量", "顶尖成果", "顶尖人才", "科技服务", "产学研合作", "成果转化"]

     return data[1:], EN_columns, CH_columns

 if __name__ == "__main__":

     # =================== 设置和得到基本数据 ===================

     fileName = "D:\\University_Rank.csv"

     data, EN_columns, CH_columns = get_data(fileName)

     dbName = "university.db"

     tableName = "university"

     # ================= 创建一个SQL_method对象 ==================

     SQL = SQL_method(dbName, tableName, data, EN_columns, CH_columns, False)

     # =================== 创建数据库并保存数据 ===================

     SQL.run()

     # =================== 在数据库中查找数据项 ===================

     # 查找记录并输出结果

     print(">>> 查找数据项（University = '广东工业大学'） :")

     SQL.searchData("University = '广东工业大学'", True)

     # ================= 在数据库中筛选数据项并排序 ==================

     # 将选取广东省的数据 并 对科研规模大小排序

     print("\n>>> 筛选数据项并按照科研规模排序（Province = '广东省'） :")

     SQL.searchData("Province = '广东省' ORDER BY ResearchScale", True)

     # =============== 对数据库中的数据进行重新排序操作 ================

     # 定义权值

     Weight = [0.3, 0.15, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05]

     value, sum = [], 0

     # 获取 Province = '广东省' 的所有数据

     sample = SQL.searchData("Province = '广东省'", False)

     # 按照权值求出各个大学的总得分

     for i in range(len(sample)):

         for j in range(len(Weight)):

             sum += sample[i][4+j] * Weight[j]

         value.append(sum)

         sum = 0

     # 将结果通过 pandas 的 DataFrame 方法组成一个二维序列

     university = [university[1] for university in sample]

     uv, tmp = [], []

     for i in range(len(university)):

         tmp.append(university[i])

         tmp.append(value[i])

         uv.append(tmp)

         tmp = []

     df = DataFrame(uv, columns=list(("大学", "总分")))

     df = df.sort_values('总分')

     df.index = [i for i in range(1, len(uv)+1)]

     # 输出结果

     print("\n>>> 筛选【广东省】的大学并通过权值运算后重排名的结果：\n", df)

     # ===================== 在数据库中删除数据项 =====================

     SQL.deleteData("Province = '北京市'")

     SQL.deleteData("Province = '广东省'")

     SQL.deleteData("Province = '山东省'")

     SQL.deleteData("Province = '山西省'")

     SQL.deleteData("Province = '江西省'")

     SQL.deleteData("Province = '河南省'")

     print("\n>>> 数据删除成功！")

     SQL.printData(SQL.getAllData())

     # ====================== 在数据库中删除表 ========================

     SQL.destroyTable()

     print(">>> 表删除成功！

用于我将所有的要求都写在 main 函数中，因此显得有点乱，但只要明白上面提及的要求就不乱了！

那我们看看执行效果吧，有些地方结果太多就不一一展示。

^ v ^ 今天就分享到这，下期再会 ~~~