


Wie kann ich CSV-Dateien mit Python in SQLite-Datenbanken importieren?
CSV-Dateien in SQLite-Datenbanken mit Python importieren
In Python ermöglicht die Verwendung des Moduls sqlite3 Entwicklern den mühelosen Import Daten aus CSV-Dateien in SQLite3-Datenbanktabellen. Auch wenn der Befehl „.import“ möglicherweise nicht direkt anwendbar ist, bieten alternative Methoden einen unkomplizierten Ansatz zur Bewältigung dieser Aufgabe.
Beispielcode:
Zur Veranschaulichung des Importvorgangs Betrachten Sie den folgenden Python-Code:
import csv, sqlite3 # Connect to the database (in-memory or file) and create a cursor con = sqlite3.connect(":memory:") # change to 'sqlite:///your_filename.db' cur = con.cursor() cur.execute("CREATE TABLE t (col1, col2);") # use your column names here # Open the CSV file for reading with open('data.csv','r') as fin: # Create a DictReader object to read data from the CSV file dr = csv.DictReader(fin) # comma is default delimiter # Convert CSV data into a list of tuples for database insertion to_db = [(i['col1'], i['col2']) for i in dr] # Execute the insert query using executemany to efficiently import data cur.executemany("INSERT INTO t (col1, col2) VALUES (?, ?);", to_db) # Commit changes to the database con.commit() # Close the connection and cursor con.close()
Erklärung:
- Stellen Sie mit sqlite3.connect() eine Verbindung zur SQLite-Datenbank her und erstellen Sie einen Cursor zur Ausführung Abfragen.
- Erstellen Sie die Zieltabelle in der Datenbank mit der CREATE TABLE-Anweisung.
- Öffnen Sie die CSV-Datei zum Lesen mit der with-Anweisung.
- Verwenden Sie csv.DictReader zum Lesen Daten aus der CSV-Datei. Es ordnet Spaltennamen automatisch ihren jeweiligen Werten zu.
- Konvertieren Sie die Daten in eine Liste von Tupeln, um sie effizient in die Datenbank einzufügen.
- Verwenden Sie „executemany“, um mehrere Zeilen gleichzeitig zu importieren.
- Übernehmen Sie die Änderungen, um die Daten in der Datenbank dauerhaft zu machen.
- Schließen Sie die Verbindung und den Cursor, um Ressourcen freizugeben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich CSV-Dateien mit Python in SQLite-Datenbanken importieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
