Python中Sqlite3如何使用

今天就跟大家聊聊有關Python中Sqlite3如何使用，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

1. 使用大量操作

如果你需要在數據庫中一次性插入很多行，那么你真不應該使用 execute。sqlite3 模塊提供了批量插入的方式：executemany。

而不是像這樣做：

for row in iter_data():  connection.execute('INSERT INTO my_table VALUES (?)', row)

你可以利用這個事實，即 executemany 接受元組的生成器作為參數：

connection.executemany(     'INSERT INTO my_table VALUE (?)',     iter_data() )

這不僅更簡潔，而且更高效。實際上，sqlite3 在幕后利用 executemany 實現 execute，但后者插入一行而不是多行。

我寫了一個小的基準測試，將一百萬行插入空表(數據庫在內存中)：

• executemany: 1.6 秒

• execute: 2.7 秒

2. 你不需要游標

一開始我經常搞混的事情就是，光標管理。在線示例和文檔中通常如下：

connection = sqlite3.connect(':memory:') cursor = connection.cursor() # Do something with cursor

但大多數情況下，你根本不需要光標，你可以直接使用連接對象。

像 execute

executemany

類似的操作可以直接在連接上調用。以下是一個證明此事的示例：

import sqlite3  connection = sqlite3(':memory:')  # Create a table connection.execute('CREATE TABLE events(ts, msg)')  # Insert values connection.executemany(     'INSERT INTO events VALUES (?,?)',     [         (1, 'foo'),         (2, 'bar'),         (3, 'baz')     ] )  # Print inserted rows for row in connnection.execute('SELECT * FROM events'):     print(row)

3. 光標(Cursor)可被用于迭代

你可能經常會看到使用fetchone或fetchall來處理 SELECT  查詢結果的示例。但是我發現處理這些結果的最自然的方式是直接在光標上迭代：

for row in connection.execute('SELECT * FROM events'):     print(row)

這樣一來，只要你得到足夠的結果，你就可以終止查詢，并且不會引起資源浪費。當然，如果事先知道你需要多少結果，可以改用 LIMIT  SQL語句，但Python生成器是非常方便的，可以讓你將數據生成與數據消耗分離。

4. 使用Context Managers(上下文管理器)

即使在處理SQL事務的中間，也會發生討厭的事情。為了避免手動處理回滾或提交，你可以簡單地使用連接對象作為上下文管理器。  在以下示例中，我們創建了一個表，并錯誤地插入了重復的值：

import sqlite3 connection = sqlite3.connect(':memory:')  with connection:     connection.execute(         'CREATE TABLE events(ts, msg, PRIMARY KEY(ts, msg))')  try:     with connection:         connection.executemany('INSERT INTO events VALUES (?, ?)', [             (1, 'foo'),             (2, 'bar'),             (3, 'baz'),             (1, 'foo'),         ]) except (sqlite3.OperationalError, sqlite3.IntegrityError) as e:     print('Could not complete operation:', e)      # No row was inserted because transaction failed for row in connection.execute('SELECT * FROM events'):     print(row)      connection.close()

5. 使用Pragmas

…當它真的有用時

在你的程序中有幾個 pragma 可用于調整 sqlite3 的行為。特別地，其中一個可以改善性能的是 synchronous ：

connection.execute('PRAGMA synchronous = OFF')

你應該知道這可能是危險的。如果應用程序在事務中間意外崩潰，數據庫可能會處于不一致的狀態。所以請小心使用!  但是如果你要更快地插入很多行，那么這可能是一個選擇。

6. 推遲索引創建

假設你需要在數據庫上創建幾個索引，而你需要在插入很多行的同時創建索引。把索引的創建推遲到所有行的插入之后可以導致實質性的性能改善。

7. 使用占位符插入 Python 值

使用 Python 字符串操作將值包含到查詢中是很方便的。但是這樣做非常不安全，而 sqlite3 給你提供了更好的方法來做到這一點：

# Do not do this! my_timestamp = 1 c.execute("SELECT * FROM events WHERE ts = '%s'" % my_timestamp)  # Do this instead my_timestamp = (1,) c.execute('SELECT * FROM events WHERE ts = ?', my_timestamp)

看完上述內容，你們對Python中Sqlite3如何使用有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。