Python中Sqlite3如何使用
今天就跟大家聊聊有关Python中Sqlite3如何使用，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
目前成都创新互联已为成百上千家的企业提供了网站建设、域名、虚拟空间、网站改版维护、企业网站设计、蒲江县网站维护等服务，公司将坚持客户导向、应用为本的策略，正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化，与客户和合作伙伴齐心协力一起成长，共同发展。
1. 使用大量操作
如果你需要在数据库中一次性插入很多行，那么你真不应该使用 execute。sqlite3 模块提供了批量插入的方式：executemany。
而不是像这样做：
for row in iter_data(): connection.execute('INSERT INTO my_table VALUES (?)', row)你可以利用这个事实，即 executemany 接受元组的生成器作为参数：
connection.executemany( 'INSERT INTO my_table VALUE (?)', iter_data() )
这不仅更简洁，而且更高效。实际上，sqlite3 在幕后利用 executemany 实现 execute，但后者插入一行而不是多行。
我写了一个小的基准测试，将一百万行插入空表(数据库在内存中)：
executemany: 1.6 秒
execute: 2.7 秒
2. 你不需要游标
一开始我经常搞混的事情就是，光标管理。在线示例和文档中通常如下：
connection = sqlite3.connect(':memory:') cursor = connection.cursor() # Do something with cursor但大多数情况下，你根本不需要光标，你可以直接使用连接对象。
像 execute
executemany
类似的操作可以直接在连接上调用。以下是一个证明此事的示例：
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. 光标(Cursor)可被用于迭代
你可能经常会看到使用fetchone或fetchall来处理 SELECT 查询结果的示例。但是我发现处理这些结果的最自然的方式是直接在光标上迭代：
for row in connection.execute('SELECT * FROM events'): print(row)这样一来，只要你得到足够的结果，你就可以终止查询，并且不会引起资源浪费。当然，如果事先知道你需要多少结果，可以改用 LIMIT SQL语句，但Python生成器是非常方便的，可以让你将数据生成与数据消耗分离。
4. 使用Context Managers(上下文管理器)
即使在处理SQL事务的中间，也会发生讨厌的事情。为了避免手动处理回滚或提交，你可以简单地使用连接对象作为上下文管理器。 在以下示例中，我们创建了一个表，并错误地插入了重复的值：
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
…当它真的有用时
在你的程序中有几个 pragma 可用于调整 sqlite3 的行为。特别地，其中一个可以改善性能的是 synchronous ：
connection.execute('PRAGMA synchronous = OFF')你应该知道这可能是危险的。如果应用程序在事务中间意外崩溃，数据库可能会处于不一致的状态。所以请小心使用! 但是如果你要更快地插入很多行，那么这可能是一个选择。
6. 推迟索引创建
假设你需要在数据库上创建几个索引，而你需要在插入很多行的同时创建索引。把索引的创建推迟到所有行的插入之后可以导致实质性的性能改善。
7. 使用占位符插入 Python 值
使用 Python 字符串操作将值包含到查询中是很方便的。但是这样做非常不安全，而 sqlite3 给你提供了更好的方法来做到这一点：
# 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)看完上述内容，你们对Python中Sqlite3如何使用有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
分享标题：Python中Sqlite3如何使用
网址分享：http://mswzjz.cn/article/jodhig.html