sqlite3 -- DB-API 2.0 interface for SQLite databases

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了sqlite3 -- DB-API 2.0 interface for SQLite databases前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

sqlite是一个提供轻量级磁盘文件数据库支持C库,这样我们就不再需要独立的数据库服务器进程,并且不需要使用基于各种数据库服务器的非标准sql查询语言的变种。应用程序可以使用sqlite作为内部的数据存储。也可以先利用它来编制应用系统的原型,之后再发布到大型的数据库服务器上去,如PostgresqlOracel

Pysqlite库由Gerhard Häring编写,提供了一个完全符合Python DB-API 2.0标准规范(PEP249)的sql接口。

要使用此模块,你必须首先创建一个代表数据库Connection对象。这个例子中我们将数据保存在文件/tmp/example中。

conn = sqlite3.connect('/tmp/example')

你也可以使用特定的名字’:memory:’来在内存中创建一个数据库

一旦你拥有了一个Connection,你可以通过调用execute()方法来创建一个用来执行sql命令的Cursor对象,

c = conn.cursor()

# Create table

c.execute('''create table stocks

(date text,trans text,symbol text,

qty real,price real)''')

# Insert a row of data

c.execute("""insert into stocks

values ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)""")

一般情况下,你的sql操作都将会要用来存储在Python变量中的值。记住千万不要使用不安全的使用字符串组装sql查询命令的方法;它让你的应用程序容易受sql注入攻击的侵害。

相对的,我们可以使用DB-API中的参数替换功能。在你需要使用一个值的地方写上一个”?”作为占位符,然后为Cursorexecute()方法的第二个参数提供一个封闭了相应数据的tuple就可以了。(我们可能也可以使用其它的占位符,如”%””:1”等,信赖于具体的数据访问模块)示例如下:

# Never do this -- insecure!

symbol = 'IBM'

c.execute("... where symbol = '%s'" % symbol)

# Do this instead

t = (symbol,)

c.execute('select * from stocks where symbol=?',t)

# Larger example

for t in (('2006-03-28','IBM',1000,45.00),

('2006-04-05','MSOFT',72.00),

('2006-04-06','SELL',500,53.00),

):

c.execute('insert into stocks values (?,?,?)',t)

要在执行一个SELECT语句后检索数据,一种方法,你可以将cursor视作一个迭代器,调用cursorfetchone()方法来取行每一行,或者另一种方法,你可以调用fetchall()来得到所有行的一个list

按迭代器方式的示例如下:

>>> c = conn.cursor()

>>> c.execute('select * from stocks order by price')

>>> for row in c:

... print row

...

(u'2006-01-05',u'BUY',u'RHAT',35.140000000000001)

(u'2006-03-28',u'IBM',45.0)

(u'2006-04-06',u'SELL',53.0)

(u'2006-04-05',u'MSOFT',72.0)

>>>

13.13.1 模块级的函数与常量

l PARSE_DECLTYPES

这个常量被connect函数作为detect_types参数进行使用。通过设置它可以让sqlite3模块对返回的每列的声明类型进行分析。它将会分析出声明类型的第一个单词,也就是说,例如“integer primary key”,将会分析出“integer”。然后对于此列,它将会查找转换字典,并使用针对此类型的转换函数。请注意转换名字是大小写敏感的!

l PARSE_COLNAMES

这个常量被connect函数作为detect_types参数进行使用。通过设置它可以让sqlite接口分析返回的每个列名。它将会查找格式为[mytype]的字符串,然后决定”mytype”是否是此列的类型。它还会尝试在转换字典中查找是否存在“mytype”条目,如果找到就使用转换函数来返回列的值。被查找的列表只是在cursor.description中列名的第一个单词,例如,你在sql语句中使用”x [datetime]”,则列名将会是”x”

l connect( database[,timeout,isolation_level,detect_types,factory])

找开一个针对sqlite database文件connection。你可以使用”:memory:”来打开一个驻留在内存中的数据库connection

当一个数据库由多个connection访问,其中一个进程修改数据库sqlite数据将会自动加锁直到事务被commitTimeout参数指定connection在抛出异常之前将会因为锁定等待多长时间。默认值是5.05秒)。

Isolation_level参数,请参见13.13.2节中connection对象的isolation_level属性

sqlite本身只支持TEXTINTEGERFLOATBLOB,以及NULL类型。若你要使用其它类型,你只能自己加上相应的支持。通过Detect_types参数,以及使用由模块级函数register_converter注册的定制转换函数可以比较容易地做到这些。

Detect_types默认为0(意味着,没有类型检测),你可以为它设置为PARSE_DECLTYPESPARSE_COLNAMES,或它们的任意组合,来打开类型检测。

默认情况下,sqlite3模块使用Connection类来处理所有的连接调用。但是,你也可以声明并使用Connection的子类,通过将你自己的类传入参数factory,可以让connect使用你自定义的类。请参考本手册13.13.4节寻找更多的细节。

sqlite3模块在内部使用一个语句缓存来避免不必要的sql语句分析开支。若你想要明确声明connection可以在缓存中存放多少语句,可以设置cached_statements参数。在现在的实现中默认值为100

l register_converter( typename,callable)

注册一个可调用对象,将数据库中的bytestring转换为一个定制的Python类型。所有类型名与参数typename相同的值在从数据库中被检索出来后都会进行转换调用。通过connect函数中指定的detect_types可以协定类型检测的工作方式。注意typename参数与你的查询语句中的类型必须大小写一致。

l register_adapter( type,callable)

注册一个可执行对象来将Python类型转换成某一个sqlite支持的类型。参数callable所表示的可执行对象,如一个函数将会接受一个Python类型的参数,并且必须返回一个以下类型的值:int,long,float,str(UTF-8),Unicode,以及buffer

l complete_statement( sql)

如果sql变量中的字符串是一语sql语句,或多句由分号分隔的sql语句,则返回True。它不会对sql语法进行检测,只是检测字符串本身是否完整,是否由分号正确地分隔。

我们可以用这个函数来构建一个sqlite的外壳,示例如下:

# A minimal sqlite shell for experiments

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")

con.isolation_level = None

cur = con.cursor()

buffer = ""

print "Enter your sql commands to execute in sqlite3."

print "Enter a blank line to exit."

while True:

line = raw_input()

if line == "":

break

buffer += line

if sqlite3.complete_statement(buffer):

try:

buffer = buffer.strip()

cur.execute(buffer)

if buffer.lstrip().upper().startswith("SELECT"):

print cur.fetchall()

except sqlite3.Error,e:

print "An error occurred:",e.args[0]

buffer = ""

con.close()

l enable_callback_tracebacks( flag)

默认情况下,你不会在用户自定义函数中得到任何跟踪回调,如聚合(aggregate),转换(converter),或授权(authorizer)回调。如果你想调试它们,你可以用True参数调用函数。之后,你可以在sys.stderr上得到所有的跟踪回调。再次用False调用函数可以禁止功能

13.13.2 Connection对象

一个Connection实例有以下的属性方法

l isolation_level

获取或设置当前的隔离级别。对于autocommit模式没有相应的隔离级别,其它模式可以是"DEFERRED","IMMEDIATE" "EXLUSIVE"中的一个值。请参见``Controlling Transactions'',13.13.5节。

l cursor( [cursorClass])

cursor方法只接受一个可选参数cursorClass。如果给出此参数,则必须是从sqlite3.cursor中继承的定制类。

l execute( sql,[parameters])

这是一个非标准的快捷调用,它将会通过调用cursor()方法创建一个中间cursor对象,之后使用给出的参数调用cursor对象的execute方法

l executemany( sql,[parameters])

这是一个非标准的快捷调用,它将会通过调用cursor()方法创建一个中间cursor对象,之后使用给出的参数调用cursor对象的executemany方法

l executescript( sql_script)

这是一个非标准的快捷调用,它将会通过调用cursor()方法创建一个中间cursor对象,之后使用给出的参数调用cursorexecutescript方法

l create_function( name,num_params,func)

创建一个用户自定义函数,稍后你可以在sql语句中通过定义的函数name直接使用。Num_params参数定义了函数接收的参数个数,funcPython中的可执行对象,也就是这个可以在sql语句中调用自定义函数

函数可以返回任何sqlite支持的类型:Unicode,string,integer,buffer以及NONE。示例如下:

import sqlite3

import md5

def md5sum(t):

return md5.md5(t).hexdigest()

con = sqlite3.connect(":memory:")

con.create_function("md5",1,md5sum)

cur = con.cursor()

cur.execute("select md5(?)",("foo",))

print cur.fetchone()[0]

l create_aggregate( name,aggregate_class)

创建一个用户自定义的聚合函数

参数aggregate_class必须实现一个step方法,此方法接收由num_params定义个数的参数,还必须实现一个finalize方法用来返回聚合的最终结果。Finalize方法可以返回任意sqlite支持的类型:Unicode,buffer,None.

示例如下:

import sqlite3

class MySum:

def __init__(self):

self.count = 0

def step(self,value):

self.count += value

def finalize(self):

return self.count

con = sqlite3.connect(":memory:")

con.create_aggregate("mysum",MySum)

cur = con.cursor()

cur.execute("create table test(i)")

cur.execute("insert into test(i) values (1)")

cur.execute("insert into test(i) values (2)")

cur.execute("select mysum(i) from test")

print cur.fetchone()[0]

l create_collation( name,callable)

使用一个指定的名字与Python可执行对象创建一个数据整理器。此可执行对象接受两个字符串参数。若第一个参数在排序上小于(低于)第二个参数,则它必须返回-1,相等则返回0,大小(高于)则返回1。请注意它只控制排序(sql中的ORDER子句),所以你的比较不会影响到其它的sql操作。

同时,所有参数必须是Python中的bytestring类型,通常都按UTF-8编码。

以下是一个示例:

import sqlite3

def collate_reverse(string1,string2):

return -cmp(string1,string2)

con = sqlite3.connect(":memory:")

con.create_collation("reverse",collate_reverse)

cur = con.cursor()

cur.execute("create table test(x)")

cur.executemany("insert into test(x) values (?)",[("a",),("b",)])

cur.execute("select x from test order by x collate reverse")

for row in cur:

print row

con.close()

要移除一个整理器,用参数None作为可执行对象传入即可。

con.create_collation("reverse",None)

l interrupt( )

你可以从一个其它的线程上调用方法来取消可能正在此connection上的执行中查询查询将会被取消,查询调用者会得到一个异常。

l set_authorizer( authorizer_callback)

此例程注册一个回调。在每次访问数据库表中的一个列时都会调用此回调。若允许访问,则回调函数必须返回sqlITE_OK,若访问应该被取消,同时产生一个错误,则返回sqlITE_DENY,而返回sqlITE_IGNORE则表示将此列的值作为NULL来对待。这些常量都由在sqlite3模块中定义。

传递给callable对象的第一个参数表示将要对什么类型的操作进行授权。第二、三个参数是表示相应的参数还是None则都信赖于第一个参数的值。第四个参数是数据库的名字,如果可能提供的话。如果通过内部的触发器或视图来访问数据,则第五个参数为触发器或视图的名字,如果直接从外部的sql访问数据,则为None

请参考sqlite文档来详细了解第一个参数可能的值,以及第二、三个参数如何信赖于第一个参数。所有必需的常量都由sqlite3模块提供。

l row_factory

你可以将此属性改变为一个callable,此callabeltuple类型接收原始的row数据,然后返回你想要的结果集。使用此方法,你可以实现许多返回结果集的高级方法,如可以返回一个对象用来按列名存取列数据。

import sqlite3

def dict_factory(cursor,row):

d = {}

for idx,col in enumerate(cursor.description):

d[col[0]] = row[idx]

return d

con = sqlite3.connect(":memory:")

con.row_factory = dict_factory

cur = con.cursor()

cur.execute("select 1 as a")

print cur.fetchone()["a"]

如果返回一个tuple还不够,你还想通过列名访问列数据,你可考虑设置row_factory使用调试优化的sqlite3.Row类型。Row提供了按列索引或列名(大小写敏感)访问数据的能力,且几乎不需要额外的内存开销。大部分情况下,使用Row会比自定义基于字典的方法甚至于使用db_row方法要好得多。

l text_factory

使用此属性来控制我们可以从TEXT类型得到什么对象。默认情况下,这个属性被设置为Unicodesqlite3模块将会为TEXT返回Unicode对象。若你想返回bytestring对象,可以将它设置为str

因为效率的原因,还有一个只针对非ASCII数据,返回Unicode对象,其它数据则全部返回bytestring对象的方法。要激活它,将此属性设置为sqlite3.OptimizedUnicode

你也可以将它设置为任意的其它callabel,接收一个bytestirng类型的参数,并返回结果对象。

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")

cur = con.cursor()

# Create the table

con.execute("create table person(lastname,firstname)")

AUSTRIA = u"/xd6sterreich"

# by default,rows are returned as Unicode

cur.execute("select ?",(AUSTRIA,))

row = cur.fetchone()

assert row[0] == AUSTRIA

# but we can make pysqlite always return bytestrings ...

con.text_factory = str

cur.execute("select ?",))

row = cur.fetchone()

assert type(row[0]) == str

# the bytestrings will be encoded in UTF-8,unless you stored garbage in the

# database ...

assert row[0] == AUSTRIA.encode("utf-8")

# we can also implement a custom text_factory ...

# here we implement one that will ignore Unicode characters that cannot be

# decoded from UTF-8

con.text_factory = lambda x: unicode(x,"utf-8","ignore")

cur.execute("select ?",("this is latin1 and would normally create errors" + u"/xe4/xf6/xfc".encode("latin1"),))

row = cur.fetchone()

assert type(row[0]) == unicode

# pysqlite offers a builtin optimized text_factory that will return bytestring

# objects,if the data is in ASCII only,and otherwise return unicode objects

con.text_factory = sqlite3.OptimizedUnicode

cur.execute("select ?",))

row = cur.fetchone()

assert type(row[0]) == unicode

cur.execute("select ?",("Germany",))

row = cur.fetchone()

assert type(row[0]) == str

l total_changes

返回自从connection被打开后所有被修改、新增或删除的行数合计。

原文链接:https://www.f2er.com/sqlite/202907.html

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