In der heutigen datengesteuerten Welt ist ein effizienter Ansatz zur Datenverarbeitung von entscheidender Bedeutung, und SQLite ist eine der besten Lösungen für kleine Datenbanksysteme. SQLite ist ein beliebtes relationales Datenbanksystem, das einfach zu verwenden, leichtgewichtig und skalierbar ist.
Eine Möglichkeit, Daten in SQLite zu speichern, ist das CSV-Format. Dies ermöglicht es uns, strukturierte Daten in Flatfiles zu speichern und sie mithilfe von Python einfach zu analysieren. In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie mit Python eine SQLite-Datenbank aus einer CSV-Datei erstellen.
SQLite ist eine Softwarebibliothek, die ein relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS) bereitstellt, das Daten in einer eigenständigen, serverlosen, konfigurationsfreien, transaktionalen SQL-Datenbank-Engine speichert. Es handelt sich um eine leichte, dateibasierte Datenbank, die häufig in eingebetteten Systemen und mobilen Anwendungen verwendet wird.
SQLite-Datenbank ist eine dateibasierte Datenbank, die Daten strukturiert in Tabellenform unter Verwendung von Zeilen und Spalten speichert. SQLite-Datenbanken sind eigenständig, d. h. sie erfordern keinen separaten Server oder Prozess zur Ausführung und können von Anwendungen direkt aufgerufen werden.
SQLite ist beliebt, weil es einfach einzurichten ist, nur minimale Ressourcen erfordert und die Standard-SQL-Syntax zum Abfragen und Bearbeiten von Daten unterstützt. Es ist außerdem sehr zuverlässig und bietet ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) an, um sicherzustellen, dass die Daten immer konsistent und genau sind.
SQLite-Datenbanken werden häufig in mobilen Anwendungen, Webbrowsern, Desktop-Software und anderen Anwendungen verwendet, die kleine lokale Datenbanken erfordern. Aufgrund ihres geringen Speicher- und Speicherbedarfs werden sie auch in eingebetteten Systemen und anderen ressourcenbeschränkten Geräten eingesetzt.
Insgesamt bietet SQLite eine einfache, aber leistungsstarke Möglichkeit zum Speichern und Verwalten von Daten, was es zu einer beliebten Wahl für viele Entwickler und Anwendungen macht.
Wir verwenden das in Python integrierte „sqlite3“-Modul, um mit der SQLite-Datenbank zu interagieren. Darüber hinaus nutzen wir auch das Modul „csv“, um Daten aus CSV-Dateien auszulesen. Um diese Module zu importieren, führen Sie das folgende Code-Snippet aus:
Um mit einer SQLite-Datenbank zu interagieren, müssen wir zunächst eine Verbindung herstellen. Um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen, wird die Methode „connect()“ im Modul „sqlite3“ verwendet. Wir können auch den Pfad zur Datenbankdatei angeben.
# creating a connection to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
Cursoren werden verwendet, um SQL-Abfragen auszuführen und Daten aus der Datenbank abzurufen. Mit der Methode „cursor()“ können wir das Cursorobjekt aus dem Verbindungsobjekt abrufen.
creating a cursor object cur = conn.cursor()
Als nächstes müssen wir die Daten aus der CSV-Datei lesen. Wir können das in Python integrierte „csv“-Modul verwenden, um Daten in CSV-Dateien zu lesen.
# reading data from the CSV file
with open('data.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)
Bevor wir Daten in die Datenbank einfügen, müssen wir eine Tabelle erstellen, um die Daten zu speichern. Mit der Anweisung „CREATE TABLE“ können wir eine Tabelle erstellen.
# creating a table
cur.execute('''CREATE TABLE table_name (
column1_name data_type,
column2_name data_type,
...
)''')
Sobald wir die Tabelle erstellt haben, können wir Daten darin einfügen. Mit der Anweisung „INSERT INTO“ können wir Daten in die Tabelle einfügen.
# inserting data into the table
for row in data:
cur.execute("INSERT INTO table_name (column1_name, column2_name, ...) values (?, ?, ...)", row)
Nachdem wir alle Daten eingegeben haben, müssen wir sie an die Datenbank übermitteln.
committing changes conn.commit()
Zuletzt müssen wir die Verbindung zur Datenbank schließen.
closing the connection conn.close()
In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man mit Python eine SQLite-Datenbank aus einer CSV-Datei erstellt. Wir haben die folgenden Schritte abgedeckt -
Importieren Sie die erforderlichen Module: Der erste Schritt besteht darin, die erforderlichen Module in Python für die Verwendung mit der SQLite-Datenbank zu importieren.
Verbindung herstellen: Nach dem Import des Moduls müssen Sie eine Verbindung mit der Datenbank herstellen. Diese Verbindung wird zur Kommunikation mit der Datenbank verwendet.
Cursor erstellen: Cursor werden erstellt, um SQL-Abfragen auszuführen und Daten aus der Datenbank abzurufen.
Daten aus CSV-Datei lesen: Wenn die Daten noch nicht in der Datenbank vorhanden sind, müssen Sie die Daten aus einer CSV-Datei oder einer anderen Quelle lesen.
Tabelle erstellen: Sie müssen eine Tabelle in der Datenbank erstellen, um Daten zu speichern.
Daten in die Tabelle einfügen: Verwenden Sie SQL-Einfügeanweisungen, um Daten in die Tabelle einzufügen.
Änderungen übernehmen: Nach dem Einfügen von Daten müssen Änderungen an die Datenbank übermittelt werden.
Verbindung schließen: Schließen Sie abschließend die Verbindung zur Datenbank, um sicherzustellen, dass Ressourcen freigegeben werden und eine weitere Kommunikation mit der Datenbank verhindert wird.
Indem wir diese Schritte befolgen, können wir ganz einfach eine SQLite-Datenbank aus CSV-Dateien erstellen und unsere Daten effizient verarbeiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie mit Python eine SQLite-Datenbank aus einer CSV-Datei. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
