TXTファイルのデータを読み込んで内蔵データベースに保存するPythonの実装例(SQLite3)
この記事では、Python で TXT ファイルのデータを読み取り、それを組み込みデータベース SQLite3 に保存する方法と、SQLite3 データベースの作成、挿入、クエリ、およびその他の関連操作スキルを主に紹介します。必要な場合は、以下を参照してください
この記事の例では、Python が TXT ファイル データを読み取り、それを組み込みデータベース SQLite3 に保存する方法を実装する方法について説明します。参考までに皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです:
TXT ファイルが大きすぎてコンピューターのメモリが十分ではない場合、TXT ファイルを 1 行ずつ読み取り、Python の組み込みに保存することを選択できます。データを高速化できる軽量の分割データベース Take it の読み取り速度は 100,000 回で、毎回 0.1 秒しか速くならないとしても、数時間の時間を節約できます。
#创建数据库并把txt文件的数据存进数据库 import sqlite3 #导入sqlite3 cx = sqlite3.connect('./train.db') #创建数据库,如果数据库已经存在,则链接数据库;如果数据库不存在,则先创建数据库,再链接该数据库。 cu = cx.cursor() #定义一个游标,以便获得查询对象。 cu.execute('create table if not exists train4 (id integer primary key,name text)') #创建表 fr = open('data_sample.txt') #打开要读取的txt文件 i = 0 for line in fr.readlines(): #将数据按行插入数据库的表train4中。 cu.execute('insert into train4 values(?,?)',(i,line)) i +=1 cu.close() #关闭游标 cx.commit() #事务提交 cx.close() #关闭数据库
クエリデータ:
cu.execute('select * from train4 where id = ?',(i,)) #i代表你要读取表train4中某一行的数据 result = cu.fetchall()
注: データベースが以前に閉じられている場合は、クエリを実行するときにデータベースを再度開いてカーソルを作成する必要があります。これに注意してください。
完全なクエリ プログラムは次のようになります:
import sqlite3 cx = sqlite3.connect('./train.db') cu = cx.cursor() for i in range(5): cu.execute('select * from train4 where id = ?',(i,)) result = cu.fetchall() cx.commit() cu.close() cx.close()
別の:参考までに、別の SQLite3 データ操作クラスを示します:
import sqlite3 # *************************************************** # * # * Description: Python操作SQLite3数据库辅助类(查询构造器) # * Author: wangye # * # *************************************************** def _wrap_value(value): return repr(value) def _wrap_values(values): return list(map(_wrap_value, values)) def _wrap_fields(fields): for key,value in fields.items(): fields[key] = _wrap_value(value) return fields def _concat_keys(keys): return "[" + "],[".join(keys) + "]" def _concat_values(values): return ",".join(values) def _concat_fields(fields, operator = (None, ",")): if operator: unit_operator, group_operator = operator # fields = _wrap_fields(fields) compiled = [] for key,value in fields.items(): compiled.append("[" + key + "]") if unit_operator: compiled.append(unit_operator) compiled.append(value) compiled.append(group_operator) compiled.pop() # pop last group_operator return " ".join(compiled) class DataCondition(object): """ 本类用于操作SQL构造器辅助类的条件语句部分 例如: DataCondition(("=", "AND"), id = 26) DataCondition(("=", "AND"), True, id = 26) """ def __init__(self, operator = ("=", "AND"), ingroup = True, **kwargs): """ 构造方法 参数: operator 操作符,分为(表达式操作符, 条件运算符) ingroup 是否分组,如果分组,将以括号包含 kwargs 键值元组,包含数据库表的列名以及值 注意这里的等于号不等于实际生成SQL语句符号 实际符号是由operator[0]控制的 例如: DataCondition(("=", "AND"), id = 26) (id=26) DataCondition((">", "OR"), id = 26, age = 35) (id>26 OR age>35) DataCondition(("LIKE", "OR"), False, name = "John", company = "Google") name LIKE 'John' OR company LIKE "Google" """ self.ingroup = ingroup self.fields = kwargs self.operator = operator def __unicode__(self): self.fields = _wrap_fields(self.fields) result = _concat_fields(self.fields, self.operator) if self.ingroup: return "(" + result + ")" return result def __str__(self): return self.__unicode__() def toString(self): return self.__unicode__() class DataHelper(object): """ SQLite3 数据查询辅助类 """ def __init__(self, filename): """ 构造方法 参数: filename 为SQLite3 数据库文件名 """ self.file_name = filename def open(self): """ 打开数据库并设置游标 """ self.connection = sqlite3.connect(self.file_name) self.cursor = self.connection.cursor() return self def close(self): """ 关闭数据库,注意若不显式调用此方法, 在类被回收时也会尝试调用 """ if hasattr(self, "connection") and self.connection: self.connection.close() def __del__(self): """ 析构方法,做一些清理工作 """ self.close() def commit(self): """ 提交事务 SELECT语句不需要此操作,默认的execute方法的 commit_at_once设为True会隐式调用此方法, 否则就需要显示调用本方法。 """ self.connection.commit() def execute(self, sql = None, commit_at_once = True): """ 执行SQL语句 参数: sql 要执行的SQL语句,若为None,则调用构造器生成的SQL语句。 commit_at_once 是否立即提交事务,如果不立即提交, 对于非查询操作,则需要调用commit显式提交。 """ if not sql: sql = self.sql self.cursor.execute(sql) if commit_at_once: self.commit() def fetchone(self, sql = None): """ 取一条记录 """ self.execute(sql, False) return self.cursor.fetchone() def fetchall(self, sql = None): """ 取所有记录 """ self.execute(sql, False) return self.cursor.fetchall() def __concat_keys(self, keys): return _concat_keys(keys) def __concat_values(self, values): return _concat_values(values) def table(self, *args): """ 设置查询的表,多个表名用逗号分隔 """ self.tables = args self.tables_snippet = self.__concat_keys(self.tables) return self def __wrap_value(self, value): return _wrap_value(value) def __wrap_values(self, values): return _wrap_values(values) def __wrap_fields(self, fields): return _wrap_fields(fields) def __where(self): # self.condition_snippet if hasattr(self, "condition_snippet"): self.where_snippet = " WHERE " + self.condition_snippet def __select(self): template = "SELECT %(keys)s FROM %(tables)s" body_snippet_fields = { "tables" : self.tables_snippet, "keys" : self.__concat_keys(self.body_keys), } self.sql = template % body_snippet_fields def __insert(self): template = "INSERT INTO %(tables)s (%(keys)s) VALUES (%(values)s)" body_snippet_fields = { "tables" : self.tables_snippet, "keys" : self.__concat_keys(list(self.body_fields.keys())), "values" : self.__concat_values(list(self.body_fields.values())) } self.sql = template % body_snippet_fields def __update(self): template = "UPDATE %(tables)s SET %(fields)s" body_snippet_fields = { "tables" : self.tables_snippet, "fields" : _concat_fields(self.body_fields, ("=",",")) } self.sql = template % body_snippet_fields def __delete(self): template = "DELETE FROM %(tables)s" body_snippet_fields = { "tables" : self.tables_snippet } self.sql = template % body_snippet_fields def __build(self): { "SELECT": self.__select, "INSERT": self.__insert, "UPDATE": self.__update, "DELETE": self.__delete }[self.current_token]() def __unicode__(self): return self.sql def __str__(self): return self.__unicode__() def select(self, *args): self.current_token = "SELECT" self.body_keys = args self.__build() return self def insert(self, **kwargs): self.current_token = "INSERT" self.body_fields = self.__wrap_fields(kwargs) self.__build() return self def update(self, **kwargs): self.current_token = "UPDATE" self.body_fields = self.__wrap_fields(kwargs) self.__build() return self def delete(self, *conditions): self.current_token = "DELETE" self.__build() #if *conditions: self.where(*conditions) return self def where(self, *conditions): conditions = list(map(str, conditions)) self.condition_snippet = " AND ".join(conditions) self.__where() if hasattr(self, "where_snippet"): self.sql += self.where_snippet return self
以上がTXTファイルのデータを読み込んで内蔵データベースに保存するPythonの実装例(SQLite3)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。
