Python中sqlite3模块 SQLite数据库操作模块sqlite3的CRUD指南

python中,使用sqlite3模块进行数据库操作需遵循以下步骤:1.连接数据库并创建表;2.插入数据;3.查询数据;4.更新与删除数据;5.关闭连接。首先调用sqlite3.connect()连接数据库,若文件不存在则自动创建;使用create table if not exists语句建表,注意主键设置和提交更改。插入数据时使用insert into语句结合问号占位符防止sql注入,可执行单条或批量插入。查询时可用select配合where条件筛选,通过fetchall()或fetchone()获取结果。更新数据用update语句指定字段和条件,删除数据用delete语句并谨慎操作。最后完成操作后应关闭游标和连接,同时注意性能优化和事务控制。

python 中,sqlite3 模块是标准库自带的一个轻量级数据库模块,适合小型项目或者本地开发使用。它支持完整的 SQL 语法,并且无需安装额外的数据库服务即可运行。本文将带你一步步了解如何用 sqlite3 进行常见的增删改查(CRUD)操作。


连接数据库与创建表

在进行任何操作前,首先要连接到 SQLite 数据库。如果文件不存在,sqlite3.connect() 会自动创建一个新文件。

import sqlite3  conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor()

接着可以创建一张表,比如存储用户信息的 users 表:

cursor.execute('''     CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (         id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,         name TEXT NOT NULL,         age INTEGER     ) ''') conn.commit()
  • IF NOT EXISTS 是个好习惯,避免重复建表出错。
  • AUTOINCREMENT 让主键自动递增。
  • 最后别忘了 commit() 提交更改。

插入数据(Create)

插入数据是 CRUD 的第一步。可以使用 INSERT INTO 语句完成。

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cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ("张三", 25)) conn.commit()
  • 使用问号占位符(?)可以防止 SQL 注入。
  • 如果一次插入多条记录,可以用 executemany():
data = [("李四", 30), ("王五", 28)] cursor.executemany("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", data) conn.commit()

查询数据(Read)

查询是最常用的操作之一。基本的查询方式如下:

cursor.execute("SELECT * FROM users") rows = cursor.fetchall()  for row in rows:     print(row)
  • fetchall() 获取所有结果,也可以用 fetchone() 取一条。
  • 加条件筛选更常见,例如:
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age > ?", (25,))

注意参数要写成元组形式,即使只有一个值也得加逗号 (25,)。


更新与删除数据(Update & Delete)

更新数据使用 UPDATE 语句:

cursor.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", (26, "张三")) conn.commit()

删除数据则使用 DELETE:

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE age < ?", (18,)) conn.commit()

⚠️ 注意:

  • 更新和删除操作一定要小心,最好先执行 SELECT 确认影响范围。
  • 建议加上 WHERE 条件,否则可能误删整张表数据。

关闭连接与注意事项

操作完成后记得关闭游标和连接:

cursor.close() conn.close()

一些小提示:

  • 在代码中频繁打开/关闭数据库连接会影响性能,可考虑复用连接。
  • 如果要做事务控制,可以在操作前使用 BEGIN 或设置 isolation_level=None。
  • SQLite 支持大部分标准 SQL 语法,但有些细节和 mysqlpostgresql 不一样,要注意兼容性。

基本上就这些。掌握这几种操作,你就可以用 Python 轻松处理本地数据了。

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