本篇内容主要讲解“python如何处理SQLite数据库”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“python如何处理SQLite数据库”吧!

pip3installpysqlite3三、数据库连接、关闭等

importsqlite3#连接数据库(如果不存在则创建)conn=sqlite3.connect('test.db')print("Openeddatabasesuccessfully")#创建游标cursor=conn.cursor()#关闭游标cursor.close()#提交事物conn.commit()#关闭连接conn.close()四、表操作1、创建数据表

importsqlite3conn=sqlite3.connect('test.db')print("数据库打开成功")c=conn.cursor()c.execute('''CREATETABLECOMPANY(IDINTPRIMARYKEYNOTNULL,NAMETEXTNOTNULL,AGEINTNOTNULL,ADDRESSCHAR(50),SALARYREAL);''')print("数据表创建成功")conn.commit()conn.close()2、显示数据表数目

sql="selectnamefromsqlite_masterwheretype='table'orderbyname"tables=cursor.execute(sql).fetchall()print(len(tables))3、删除数据表

sql="DROPTABLEdatabase_name.table_name"cursor.execute(sql)五、Cusor的一些方法

fetchone()

获取查询结果集的下一行

fetchmany(size=cursor.arraysize)

获取查询结果的下一组行，返回一个列表。

fetchall()

取查询结果的所有（剩余）行，返回一个列表。请注意，游标的 arraysize 属性会影响此操作的性能。当没有行可用时返回一个空列表。

注：fetchall()用来统计表记录时，在开头用一次，再用则查询为空

.description显示字段信息，返回列表。

...#创建游标cursor=conn.cursor()#查询数据sql="select*fromStudent"values=cursor.execute(sql)foriinvalues:print(i)#查询数据2sql="select*fromStudentwhereid=?"values=cursor.execute(sql,(1,))foriinvalues:print('id:',i[0])print('name:',i[1])print('age:',i[2])#提交事物conn.commit()...2、增

...#创建游标cursor=conn.cursor()#插入数据sql="INSERTINTOStudent(Name,Age)VALUES(\'love\',22)"cursor.execute(sql)#插入数据2data=('love2',2221)#or['love2',2221]sql="INSERTINTOStudent(Name,Age)VALUES(?,?)"cursor.execute(sql,data)#提交事物conn.commit()...3、删

sql语句换一下即可，看下一节的SQL语句。

sql语句换一下即可，看下一节的SQL语句。

#增两种方法sql1="INSERTINTOtable_nameVALUES(value1,value2,value3,...);"sql2='''INSERTINTOtable_name(column1,column2,column3,...)VALUES(value1,value2,value3,...);'''#删sql="DELETEFROMtable_nameWHERE[condition];"#改sql="UPDATEtable_nameSETcolumn1=value1,column2=value2....,columnN=valueNWHERE[condition];"#查sql="SELECT*FROMtable_name;"#重命名sql="ALTERTABLE老表名RENAMETO新表名;"#添加字段sql="ALTERTABLE表名ADDCOLUMN新列TEXT;"#查看所有字段名sql="PRAGMAtable_info([表名])"八、row_factory 高级操作

这是对row_factory的官方解释(官方解释直接忽略就好，看我下面的解释）：A Row instance serves as a highly optimized row_factory for Connection objects. It tries to mimic a tuple in most of its features.
It supports mapping access by column name and index, iteration, representation, equality testing and len().
If two Row objects have exactly the same columns and their members are equal, they compare equal.

基础Cursor对象只能通过数字索引来获取值，但是我想通过列名来获取值是做不到的。虽然可以使用Cursor.description来获取字段名称，但是自己做映射写代码很麻烦。
本着简约代码（懒）的原则，python推出了Cursor.Row对象。其实就是列名和值做了个映射，可以通过字符索引来获取值。很方便。
升级过程也简单，就加一句话：conn.row_factory = sqlite3.Row

看例子：

importsqlite3conn=connectSqlite("myDB.db")conn.row_factory=sqlite3.Row#这句一定要加cursor=conn.cursor()rows=cursor.execute("SELECT*frommyTable")row=rows.fetchone()row.key()#返回所有字段名，print(row[0])#输出第一个字段print(row["field1"])#输出字段名为field1的值2、循环输出所有值

#...上接上面的第一块内容s=0forrowinrows:#迭代就不用fetchone()了s+=1print("打印第{}个数据".format(s))forrinrow:print(r)九、实例1、从sqlite数据库中返回json格式数据

'''description:根据输入条件，从sqlite数据库中返回JSON数据param{*}db_name:str数据库名称param{*}fields:list筛选的字段param{*}table_name:str要查询的表名param{*}condition:str查询的条件，注意条件的值是字符串的话需要转义return{*}jsonauthor:https://blog.csdn.net/Crayonxin2000'''defreturnJsonFromSqlite(db_name,fields,table_name,condition):data={}rows=[]#数据conn=connectSqlite(db_name)conn.row_factory=sqlite3.Rowcursor=conn.cursor()fields_str=",".join(fields)#列表转字段，fields为所有的字段ifcondition==""orcondition==None:sql="SELECT{}from{}".format(fields_str,table_name)else:sql="SELECT{}from{}WHERE{}".format(fields_str,table_name,condition)print(sql)result=cursor.execute(sql)foriteminresult:row=[]forfieldinfields:row.append(item[field])rows.append(row)data["header"]=fieldsdata["rows"]=rows#关闭数据库cursor.close()conn.close()returnjsonify(data)

注：data是字典，我用flask的jsonify工具JSON化了，你可以使用其他工具。

到此，相信大家对“python如何处理SQLite数据库”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！