Python 内置的轻量级数据库，实现移动端数据共享

我们都知道移动端 App 的数据库都是轻量级的，比如Android端使用的就是 sqlite3，实际上，Python 是内置 sqlite3 数据库的，不需要独立的服务器进程。 它的数据库就是一个 .db 后缀的文件，可以跨平台直接访问，非常便捷。 简直就是轻量级数据的首选数据库啊！

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今天我们就来用 Python 实战操作一下 sqlite3，通过本案例可以完全掌握 sqlite3 的常用操作。

”

本文主要内容：

• 数据读取和插入：包括原始数据的读取、插入数据库。
• 数据库操作：包括数据的查询、删除、导出等操作，最后上一个自动化导出的案例。

1. 读取数据并插入数据库

本文以TXT文件为例，进行示范操作。TXT 文件为单列数据，以换行符分割，文件数量 60+，数据总量 5 万+。

程序设计思路 ：自动读取每个TXT文件，再依次读取每一行并插入数据库中。

1.1 源代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jan 17 15:06:42 2020

@author: liulu

源代码已发布到【智能演示】微信公众号，后台回复 sqlite3 可获取下载链接。
"""
import sqlite3
import os
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)

conn = sqlite3.connect(path+'\db.db')
cur = conn.cursor()

cur.execute('create table if not exists numbers (id integer primary key ,number varchar(20) NOT NULL)')
conn.commit()

i = 0
for file in files:
    if file.split('.')[-1] == 'txt':
        with open(file,'r',encoding = 'UTF-8') as f:
            next(f)
            for line in f:
                i += 1
                print("插入第", i, "条数据:")
                #print(line)
                cur.execute('insert into numbers values(?,?)',(i,line))
                conn.commit()
cur.close()
conn.close()
print('数据写入完成！共写入',i,' 条数据')

1.2 运行效果

1.3 重点代码解释

1）自动获取所有 TXT 文件名称和路径

了解我的读者都知道，我是比较懒的，我不喜欢指定程序的路径。我写的程序都是自己找路径，自己找文件名称。感兴趣的朋友可以去我的公众号（智能演示）查看这篇文章：获取任意路径下文件名称的 2 种方法。

2）数据库的创建与连接

conn = sqlite3.connect(path+'\db.db')

path 是程序所在路径，也是TXT文件的所在路径。这行代码的意思是：如果数据库已经存在，则连接数据库；如果数据库不存在，则先创建数据库，再连接该数据库。

3）创建表

cur.execute('create table if not exists numbers (id integer primary key ,number varchar(20) NOT NULL)')

在数据库 db.db 中创建表 numbers ,表中包含两个字段：id、number。

注意！一定不要忘了 conn.commit() 保存一下！不然后面的数据是插不进去的。

4）插入数据

①优化打开方式

with open(file,'r',encoding = 'UTF-8') as f:

建议使用 with 语句来打开TXT文件。这样做的好处是，当对象会在with语句结束时会自动关闭。效率更高！不易出错。

②占位符功能

cur.execute('insert into numbers values(?,?)',(i,line))

(?,?) 起到占位符功能， (i,line)) 中的值会按位置替换到SQL语句中。

这样就实现了数据的自动插入数据库。需要几分钟时间，请耐心等待。

我们查看下 db.db 文件属性，可以看到存储了 51216 条数据的数据库文件大小只有1.13MB，可以说是很轻量的。 你可以将这个数据库文件复制到任意一台电脑上，连接上数据库即可进行操作，非常方便。

下面就来说一下 sqlite3 的常用操作。

2. 数据库操作

2.1 连接数据库

import sqlite3
import os
path = os.getcwd()
files = os.listdir(path)
conn = sqlite3.connect(path+'\db.db')
cur = conn.cursor()

这样就连接上了刚才的数据库。 path+'\db.db' 是数据库的路径及文件名，你可以手动输入路径，也可以将 .py 文件和 db.db 数据库文件放在同一目录下，系统自动计算路径，这是懒人方法。

2.2 查询数据库中有哪些表

我们似乎不知道 db.db 这个数据库中有什么，如何才能知道这个数据库中有哪些表呢？

cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
Tables=cur.fetchall()
print(Tables)
# [('numbers',)]

2.3 删除数据库中的某个表

如果需要删除数据库中的某个表，可以执行以下命令：

cur.execute("drop table tablename;")

2.4 查询某个表的结构

cur.execute("PRAGMA table_info(numbers)")
print(cur.fetchall())
# [(0, 'id', 'integer', 0, None, 1), (1, 'number', 'varchar(20)', 1, None, 0)]

2.5 查询表中前50条记录

cur.execute("SELECT * from numbers limit 0,50;")
conn.commit
data = cur.fetchall()
print(data)

2.6 查询表中所有记录

# 5.查询表中所有记录
cur.execute("SELECT * from numbers;")
data_all = cur.fetchall()
a = len(data_all)
print('共有 '+ str(a) + ' 条记录')
#print(data)

2.7 查询表中不重复记录

cur.execute("SELECT distinct number from numbers;")
data_distinct = cur.fetchall()
b = len(data_distinct)
print('共有 '+ str(b) +' 条不重复记录')
#print(data_distinct)

2.8 将老表中的不重复记录插入新表

# 创建一个新表
cur.execute('create table if not exists numbers_distinct (id integer primary key ,number varchar(20) NOT NULL)')
conn.commit()
# 插入数据
i = 0
for data in data_distinct:
    i += 1
    data = data[0]
    #print(data)
    cur.execute('insert into numbers_distinct values(?,?)',(i,data))
    conn.commit()

2.9 将特定结果写入文本文件（单列）

cur.execute("SELECT number from numbers_distinct limit 0,10;")
datas = cur.fetchall()
#print(datas)
with open('datafile1.txt','w') as f1:
    for data in datas:
        f1.write(data[0])
        f1.flush()

注意： f1.flush() 操作很重要！将缓冲区的数据写入文件中，否则文本文件为空白，导致写入失败。

2.10 将特定结果写入文本文件（多列）

cur.execute("SELECT * from numbers_distinct limit 0,10;")
datas = cur.fetchall()
#print(datas)
with open('datafile2.txt','w') as f2:
    for data in datas:
        data0 = str(data[0]) # 将int类型转为str，否则write函数报错
        data = data0 + '    ' + data[1] # 在两列之间以Tab键分隔
        f2.write(data)
        f2.flush()

2.11 将特定结果写入CSV文件（多列）

写入CSV文件和写入文本文件的方法基本相同，只需要将文件后缀改为 '.csv',并将分隔符改为英文状态下逗号即可。

with open('datafile3.csv','w') as f3:
    for data in datas:
        data0 = str(data[0]) # 将int类型转为str，否则write函数报错
        data = data0 + ',' + data[1] # 在两列之间以逗号键分隔
        f3.write(data) # data是元组类型
        f3.flush() # 重要！将缓冲区的数据写入文件中

2.12 办公自动化案例

本文以：将 number_distingct 表中的数据，以每 50 个为一组，分别存入一个文本文件为例，演示以 Python 结合 sqlite3 数据库的办公自动化的惊艳效果。

1）源代码

"""
源代码已发布到【智能演示】微信公众号，后台回复 sqlite3 可获取下载链接。
"""
for n in range(int(b/50)+1):
    if 50*n+50 < b: # b为数据记录总数
        cur.execute('SELECT number from numbers_distinct limit ?,?',(50*n,50))
        datas = cur.fetchall()
        #print(datas)
        filename = str(50*n) + '-' + str(50*n+50) + '.txt'
        print('正在写入：' + filename)
        with open(filename,'w') as f4: