ISEE小语
“从来不会想起，但永远不会忘记。”这句话有点矛盾，但你还挺认同。
——来自网友
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Python制作一个时间戳转换工具
ISEE小栈，公众号：ISEE小栈Python中pywebview库使用并制作一个时间戳转换工具(附源码+exe)
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SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统，它以库的形式被集成到应用程序中，不需要独立的服务器进程，可以直接使用文件进行存储。
SQLite适合于一些小型、独立的数据存储需求，特别合适于一些嵌入式和移动应用场景，如本地的数据管理需求，特别适用于原型开发、教学和小型应用程序的场景等。
在Python中，通过使用sqlite3内置模块操作SQLite数据库。sqlite3模块提供了一系列用于执行SQL语句的方法。本次将常用的增、删、改、查方式整体封装了一下，共享！
环境：
Python 3.9.16
PyCharm
导入：
import sqlite3一、连接到数据库
连接到数据库，如果不存在，则会自动创建
def connect(self):# 连接到数据库（如果不存在，则会自动创建）conn = sqlite3.connect('isee.sqlite')# 创建一个游标对象cursor = conn.cursor()return conn, cursor
（左右滑动查看完整代码）
可以看到在当前目录下新生成一个isee.sqlite的文件。
二、关闭连接
关闭连接和游标
def connect_close(conn, cursor):# 关闭游标cursor.close()# 关闭连接conn.close()
（左右滑动查看完整代码）
注：先关游标，再关连接
三、创建数据表
创建数据表，即执行数据库表的sql
def create_table(self, sql):conn, cursor = self.connectcursor.execute(sql)self.connect_close(conn, cursor)
（左右滑动查看完整代码）
调用执行：
users_sqls = '''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY,name TEXT NOT NULL,age INTEGER,score DOUBLE);'''create_table(users_sqls)
（左右滑动查看完整代码）
结果：
四、插入【insert】
为了方便，我们将插入分为单数据插入和批量插入
# 插入单条数据def insert(self, sql):conn, cursor = self.connecttry:row_count = cursor.execute(sql).rowcountconn.commit()except:row_count = 0conn.rollback()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_count# 批量插入多条数据def insert_many(self, sql, values):conn, cursor = self.connecttry:row_count = cursor.executemany(sql, values).rowcountconn.commit()except:row_count = 0conn.rollback()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_count
（左右滑动查看完整代码）
调用执行：
# 插入单条数据insert_sql = f"INSERT INTO users (name, age, score) VALUES ('Alice', 25, 60.65)"insert_count = insert(sql=insert_sql)print("单条插入", insert_count, "条数据！")# 插入多条数据sql = f'INSERT INTO users (name, age, score) VALUES (?, ?, ?)'insert_counts = insert_many(sql, [('Lim', 20, 61.89), ('Kurt', 23, 50.01), ('Tom', 34, 67.89), ('Nics', 26, 52.01)])print("批量插入", insert_counts, "条数据！")
（左右滑动查看完整代码）
结果：
五、更新【update】
为了方便，我们将更新分为单数据更新和批量更新
# 单数据更新def update(self, sql):conn, cursor = self.connecttry:row_count = cursor.execute(sql).rowcountconn.commit()except:row_count = 0conn.rollback()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_count# 批量更新def update_many(self, sql, values):conn, cursor = self.connecttry:row_count = cursor.executemany(sql, values).rowcountconn.commit()except:row_count = 0conn.rollback()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_count
（左右滑动查看完整代码）
调用执行：
# 单数据更新sql = f"UPDATE users SET `name` = 'Mikey' WHERE id = 2"result = update(sql)print("单条更新", result, "条数据！")# 批量更新sql = f'UPDATE users SET `name` = ? WHERE id = ?'result = update_many(sql, [('Carry', 3), ('Tiya', 4)])print("批量更新", result, "条数据！")
（左右滑动查看完整代码）
结果：
六、查询【select】
为了方便，我们将分为单条数据查询、所有数据查询和自定义查询数据
# 查询单条数据def select(self, sql):conn, cursor = self.connecttry:cursor.execute(sql)row_data = cursor.fetchone()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_data# 查询所有数据def select_many(self, sql):conn, cursor = self.connecttry:cursor.execute(sql)row_data = cursor.fetchall()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_data# 自定义查询前xxx条数据def select_define_data(self, sql, num):conn, cursor = self.connecttry:cursor.execute(sql)result = cursor.fetchmany(num)finally:self.connect_close(conn, cursor)return result
（左右滑动查看完整代码）
调用执行：
# 查询单条数据sql = f'SELECT * FROM users WHERE id = 3'result = select(sql)print("查询单条数据：", result)# 查询score>60的所有数据sql = f'SELECT * FROM users WHERE score > 60'result = select_many(sql)print("查询score>60的所有数据：", result)# 查询score>60前两条数据sql = f'SELECT * FROM users WHERE score > 2'result = select_define_data(sql, 2)print("查询score>60前两条数据：", result)
（左右滑动查看完整代码）
结果：
七、删除【delete】
为了方便，我们将分为单条数据删除 和 批量删除
# # 删除单条数据def delete(self, sql):conn, cursor = self.connecttry:row_count = cursor.execute(sql).rowcountconn.commit()except:row_count = 0conn.rollback()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_count# 批量删除数据def delete_many(self, sql, values):conn, cursor = self.connecttry:row_count = cursor.executemany(sql, values).rowcountconn.commit()except:row_count = 0conn.rollback()finally:self.connect_close(conn, cursor)return row_count
（左右滑动查看完整代码）
调用执行：
# 删除单条数据sql = f'DELETE FROM users WHERE id = 1'delete_count = delete(sql)print("单条删除", delete_count, "条数据！")# 批量删除sql = f'DELETE FROM users WHERE id = ?'delete_counts = delete_many(sql, [(3,), (4,)])print("批量删除", delete_counts, "条数据！")
（左右滑动查看完整代码）
结果：
八、总结
以上增、删、改使用的方式，大同小异，在使用中建议根据数据量的大小选择相应的操作方法。
至于查询 ，关键在于查询的sql语句，尽量不要select * 来查询所有。
小栈整体封装了一下，方便使用：
有需求的朋友可自取哟
获取：后台回复"sqlite"即可！
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