如果你是软件开发人员，相信你一定知道甚至曾经使用过一个非常轻量级的数据库——sqlite。它几乎拥有作为一个关系数据库所需的所有功能，而且这些有功能都保存在一个文件中。下面是一些官方网站显示可以使用sqlite的场景：

· 嵌入式设备和物联网

· 数据分析

· 数据传输

· 文件归档和/或数据容器

· 内部或临时数据库

· 在演示或测试期间代表企业数据库

· 教育、培训和测试

· 实验性sql语言扩if从句展

最重要的是，sqlite实际上是作为python的内置库，换言之，你不需要安装任何服务器端/客户端软件，也不需要让某个东西作为服务运行，只要你用python导入库并开始编码，就会有一个关系数据库管理系统！

输办六级成绩单入与使用

当我们说“内置”时，这意味着你甚至不需要运行pip install来获取库。只需通过以下方式导入：

import sqlite3 as sl

创建到数据库的连接

不要为驱动程序、连接字符串等烦恼。可以创建一个sqlite数据库，并拥有一个简单的连接对象：

con = sl.connect('my-test.db'湖南张家界旅游攻略)

运行这行代码之后，我们已经创建了数据库并连接到它。我们要求python自动连接现有的数据库，因此它不是空的。否则，我们可以使用完全相同的代码连接到现有数据库。

创建表

然后创建一个表：

with con:    con.execute("""        create table ur (            id integer not null primarykey autoincrement,            name text,            age integer        );    """)

在这个用户表中添加三列。正如你所看到的，sqlite确实是轻量级的，但是它支持常规rdbms应该具有的所有基本特性，例如数据类型、可为null、主键和自动递增。运行这段代码之后就已经创建了一个表，尽管它什么也不输出。

插入记录

让我们在刚刚创建的ur表中插入一些记录，这也可以证明我们确实创建了它。假设要一次性插入多个条目。python中的sqlite可以轻松实现这一点。

sql = 'inrt into ur (id, name, age) values(?,?, ?)'data = [    (1, 'alice', 21),    (2, 'bob', 22),    (3, 'chris', 23)]

我们需要用问号作为占位符来定义sql语句。然后，创建一些要插入的示例数据。通过连接对象，插入这些示例行。

with con:    con.executemany(sql, data)

运行代码之后，没有任何提示，证明我们成功了。

查询表

现在，是时候验证所做的一切了。查询表以获取样本行。

with con:    data = con.execute("lect *from ur where age <= 22")    for row in data:        print(row)

另外，尽管sqlite是轻量级的，但是作为一个广泛使用的数据库，大多数sql客户端软件都支持使用它。我使用最多的是dbeaver。

从sql客户端（dbeaver）连接到sqlite数据库

因为我用的是googlecolab，所以要下载- my-test.db测试数据库文件到本地计算机。在本例中，如果在本地计算机上运行python，则可以使用sql客户机直接连接到数据库文件。

在dbeaver中，创建一个新连接并选择sqlite作为db type。

然后，浏览到db文陈陆件。

现在，可以在数据库上运行任何sql查询。它与其他常规关系数据库没有什么不同。

与pandas无缝融合

事实上，作为python的一个内置特性，sqlite还可以与pandas数据帧无缝集成。

定义一个数据帧：

df_skill = pd.dataframe({    'ur_id': [1,1,2,2,3,3,3],    'skill': ['network curity','algorithm development', 'network curity', 'java', 'python', 'data science','machine learning']})

然后，可以简单地调用数据帧的to_sql()方法将其保存到数据库中。

df_skill.to_sql('skill', con)

就这样，我们甚至不需要预先创建表，列的数据类型和长度都会被推断出来。当然，如果你想的话，仍然可以事先定义它。

然后，假设我们要连接表ur和skill，并将结果读入pan反意das数据框。它也是无缝的。

df = pd.read_sql('''    lect s.ur_id, u.name, u.age,s.skill    from ur u left join skill s on u.id= s.ur_id''', con)

让我们把结果写到一个名为ur_skill的新表中：

df.to_sql('ur_skill', con)

然后，还可以使用sql客户机检索表。

本文介绍了如何使用python内置库sqlite3在sqlite数据库中创建和操作表。当然，它也支持更新和删除，你可以自己尝试一下。

最重要的是，我们可以轻松地将表从sqlite数据库读入pandas数据帧，反之亦然。这使我们能够更容易地与轻量级关系数据库进行交互。此外，sqlite没有身份验证，因为一切都需要是轻量级的。

图源：unsplash

python中隐藏着许多惊喜。它们并不是故意藏起来，只是因为python中存在太多现成的特性以至于人们无法发现。