Как сделать таблицу в питоне

Учебник по SQLite3 в Python

sqlitepluspython

SQLite – это C библиотека, реализующая легковесную дисковую базу данных (БД), не требующую отдельного серверного процесса и позволяющую получить доступ к БД с использованием языка запросов SQL. Некоторые приложения могут использовать SQLite для внутреннего хранения данных. Также возможно создать прототип приложения с использованием SQLite, а затем перенести код в более многофункциональную БД, такую как PostgreSQL или Oracle. См. также документацию по модулю SQLite Python 3.

Модуль sqlite3 реализует интерфейс SQL, соответствующий спецификации DB-API 2.0, описанной в PEP 249.

Создание соединения

Чтобы воспользоваться SQLite3 в Python необходимо импортировать модуль sqlite3, а затем создать объект подключения к БД.

Объект подключения создается с помощью метода connect():

Курсор SQLite3

Для выполнения операторов SQL, нужен объект курсора, создаваемый методом cursor().

Курсор SQLite3 – это метод объекта соединения. Для выполнения операторов SQLite3 сначала устанавливается соединение, а затем создается объект курсора с использованием объекта соединения следующим образом:

Теперь можно использовать объект курсора для вызова метода execute() для выполнения любых запросов SQL.

Создание базы данных

После создания соединения с SQLite, файл БД создается автоматически, при условии его отсутствия. Этот файл создается на диске, но также можно создать базу данных в оперативной памяти, используя параметр «:memory:» в методе connect. При этом база данных будет называется инмемори.

Рассмотрим приведенный ниже код, в котором создается БД с блоками try, except и finally для обработки любых исключений:

Сначала импортируется модуль sqlite3, затем определяется функция с именем sql_connection. Внутри функции определен блок try, где метод connect() возвращает объект соединения после установления соединения.

Затем определен блок исключений, который в случае каких-либо исключений печатает сообщение об ошибке. Если ошибок нет, соединение будет установлено, тогда скрипт распечатает текст «Connection is established: Database is created in memory».

Далее производится закрытие соединения в блоке finally. Закрытие соединения необязательно, но это хорошая практика программирования, позволяющая освободить память от любых неиспользуемых ресурсов.

Создание таблицы

Чтобы создать таблицу в SQLite3, выполним запрос Create Table в методе execute(). Для этого выполним следующую последовательность шагов:

Давайте создадим таблицу Employees со следующими колонками:

Метод commit() сохраняет все сделанные изменения. В конце скрипта производится вызов обеих функций.

Для проверки существования таблицы воспользуемся браузером БД для sqlite.

Вставка данных в таблицу

Чтобы вставить данные в таблицу воспользуемся оператором INSERT INTO. Рассмотрим следующую строку кода:

Также можем передать значения / аргументы в оператор INSERT в методе execute (). Также можно использовать знак вопроса (?) в качестве заполнителя для каждого значения. Синтаксис INSERT будет выглядеть следующим образом:

Где картеж entities содержат значения для заполнения одной строки в таблице:

Код выглядит следующим образом:

Обновление таблицы

Предположим, что нужно обновить имя сотрудника, чей идентификатор равен 2. Для обновления будем использовать инструкцию UPDATE. Также воспользуемся предикатом WHERE в качестве условия для выбора нужного сотрудника.

Рассмотрим следующий код:

Это изменит имя Эндрю на Роджерс.

Оператор SELECT

Оператор SELECT используется для выборки данных из одной или более таблиц. Если нужно выбрать все столбцы данных из таблицы, можете использовать звездочку (*). SQL синтаксис для этого будет следующим:

В SQLite3 инструкция SELECT выполняется в методе execute объекта курсора. Например, выберем все стрики и столбцы таблицы employee:

Если нужно выбрать несколько столбцов из таблицы, укажем их, как показано ниже:

Оператор SELECT выбирает все данные из таблицы employees БД.

Выборка всех данных

Чтобы извлечь данные из БД выполним инструкцию SELECT, а затем воспользуемся методом fetchall() объекта курсора для сохранения значений в переменной. При этом переменная будет являться списком, где каждая строка из БД будет отдельным элементом списка. Далее будет выполняться перебор значений переменной и печатать значений.

Также можно использовать fetchall() в одну строку:

Если нужно извлечь конкретные данные из БД, воспользуйтесь предикатом WHERE. Например, выберем идентификаторы и имена тех сотрудников, чья зарплата превышает 800. Для этого заполним нашу таблицу большим количеством строк, а затем выполним запрос.

Можете использовать оператор INSERT для заполнения данных или ввести их вручную в программе браузера БД.

Теперь, выберем имена и идентификаторы тех сотрудников, у кого зарплата больше 800:

В приведенном выше операторе SELECT вместо звездочки (*) были указаны атрибуты id и name.

SQLite3 rowcount

Счетчик строк SQLite3 используется для возврата количества строк, которые были затронуты или выбраны последним выполненным запросом SQL.

Поэтому, чтобы получить количество строк, нужно получить все данные, а затем получить длину результата:

Когда оператор DELETE используется без каких-либо условий (предложение where), все строки в таблице будут удалены, а общее количество удаленных строк будет возвращено rowcount.

Если ни одна строка не удалена, будет возвращено 0.

Список таблиц

Чтобы вывести список всех таблиц в базе данных SQLite3, нужно обратиться к таблице sqlite_master, а затем использовать fetchall() для получения результатов из оператора SELECT.

Проверка существования таблицы

При создании таблицы необходимо убедиться, что таблица еще не существует. Аналогично, при удалении таблицы она должна существовать.

Чтобы проверить, если таблица еще не существует, используем «if not exists» с оператором CREATE TABLE следующим образом:

Точно так же, чтобы проверить, существует ли таблица при удалении, мы используем «if not exists» с инструкцией DROP TABLE следующим образом:

Также проверим, существует ли таблица, к которой нужно получить доступ, выполнив следующий запрос:

Если указанное имя таблицы не существует, будет возвращен пустой массив.

Удаление таблицы

Удаление таблицы выполняется с помощью оператора DROP. Синтаксис оператора DROP выглядит следующим образом:

Чтобы удалить таблицу, таблица должна существовать в БД. Поэтому рекомендуется использовать «if exists» с оператором DROP. Например, удалим таблицу employees:

Исключения SQLite3

Исключением являются ошибки времени выполнения скрипта. При программировании на Python все исключения являются экземплярами класса производного от BaseException.

В SQLite3 у есть следующие основные исключения Python:

DatabaseError

Любая ошибка, связанная с базой данных, вызывает ошибку DatabaseError.

IntegrityError

IntegrityError является подклассом DatabaseError и возникает, когда возникает проблема целостности данных, например, когда внешние данные не обновляются во всех таблицах, что приводит к несогласованности данных.

ProgrammingError

Исключение ProgrammingError возникает, когда есть синтаксические ошибки или таблица не найдена или функция вызывается с неправильным количеством параметров / аргументов.

OperationalError

Это исключение возникает при сбое операций базы данных, например, при необычном отключении. Не по вине программиста.

NotSupportedError

При использовании некоторых методов, которые не определены или не поддерживаются базой данных, возникает исключение NotSupportedError.

Массовая вставка строк в Sqlite

Для вставки нескольких строк одновременно использовать оператор executemany.

Рассмотрим следующий код:

Здесь создали таблицу с двумя столбцами, тогда у «данных» есть четыре значения для каждого столбца. Эта переменная передается методу executemany() вместе с запросом.

Обратите внимание, что использовался заполнитель для передачи значений.

Закрытие соединения

Когда работа с БД завершена, рекомендуется закрыть соединение. Соединение может быть закрыто с помощью метода close ().

Чтобы закрыть соединение, используйте объект соединения с вызовом метода close() следующим образом:

SQLite3 datetime

В базе данных Python SQLite3 можно легко сохранять дату или время, импортируя модуль datatime. Следующие форматы являются наиболее часто используемыми форматами для даты и времени:

Рассмотрим следующий код:

В этом коде модуль datetime импортируется первым, далее создали таблицу с именем assignments с тремя столбцами.

Вывод

SQLite можно использовать в своих разработках, но с учетом особенностей этой БД. SQLite прекрасно подойдет для проектов у которых мало операций записи, не нужна система прав доступа к БД и ограниченны ресурсы сервера.

Источник

Чтение и запись файлов Excel (XLSX) в Python

Pandas можно использовать для чтения и записи файлов Excel с помощью Python. Это работает по аналогии с другими форматами. В этом материале рассмотрим, как это делается с помощью DataFrame.

Помимо чтения и записи рассмотрим, как записывать несколько DataFrame в Excel-файл, как считывать определенные строки и колонки из таблицы и как задавать имена для одной или нескольких таблиц в файле.

Установка Pandas

Если у вас Windows, Linux или macOS:

В процессе можно столкнуться с ошибками ModuleNotFoundError или ImportError при попытке запустить этот код. Например:

В таком случае нужно установить недостающие модули:

Запись в файл Excel с python

Ключи в словаре — это названия колонок. А значения станут строками с информацией.

Теперь можно использовать функцию to_excel() для записи содержимого в файл. Единственный аргумент — это путь к файлу:

fajl excel v python

Стоит обратить внимание на то, что в этом примере не использовались параметры. Таким образом название листа в файле останется по умолчанию — «Sheet1». В файле может быть и дополнительная колонка с числами. Эти числа представляют собой индексы, которые взяты напрямую из DataFrame.

Поменять название листа можно, добавив параметр sheet_name в вызов to_excel() :

imya lista v fajle

Запись нескольких DataFrame в файл Excel

Также есть возможность записать несколько DataFrame в файл Excel. Для этого можно указать отдельный лист для каждого объекта:

Здесь создаются 3 разных DataFrame с разными названиями, которые включают имена сотрудников, а также размер их зарплаты. Каждый объект заполняется соответствующим словарем.

Перед записью пройдемся по ключам salary_sheets и для каждого ключа запишем содержимое в лист с соответствующим именем. Вот сгенерированный файл:

zapis neskolkih dataframe v fajl

Можно увидеть, что в этом файле Excel есть три листа: Group1, Group2 и Group3. Каждый из этих листов содержит имена сотрудников и их зарплаты в соответствии с данными в трех DataFrame из кода.

В зависимости от установленных в системе модулей Python другими параметрами для движка могут быть openpyxl (для xlsx или xlsm) и xlwt (для xls). Подробности о модуле xlswriter можно найти в официальной документации.

Чтение файлов Excel с python

Источник

Руководство по SQLite в Python

SQL и Python — обязательные инструменты для любого специалиста в сфере анализа данных. Это руководство — все, что вам нужно для первоначальной настройки и освоения основ работы с SQLite в Python. Оно включает следующие пункты:

SQLite3 (часто говорят просто SQLite) — это часть стандартного пакета Python 3, поэтому ничего дополнительно устанавливать не придется.

Что будем создавать

В процессе этого руководства создадим базу данных в SQLite с помощью Python, несколько таблиц и настроим отношения:

obzor bazy dannyh kotoruyu my sozdadim

Типы данных SQLite в Python

SQLite для Python предлагает меньше типов данных, чем есть в других реализациях SQL. С одной стороны, это накладывает ограничения, но, с другой стороны, в SQLite многое сделано проще. Вот основные типы:

К сожалению, других привычных для SQL типов данных в SQLite нет.

Первые шаги с SQLite в Python

Начнем руководство с загрузки библиотеки. Для этого нужно использовать следующую команду:

Следующий шаг — создание базы данных.

Создание базы данных SQLite в Python

Если файл уже существует, то функция connect осуществит подключение к нему.

перед строкой с путем стоит символ «r». Это дает понять Python, что речь идет о «сырой» строке, где символы «/» не отвечают за экранирование.

Функция connect создает соединение с базой данных SQLite и возвращает объект, представляющий ее.

Резидентная база данных

Еще один способ создания баз данных с помощью SQLite в Python — создание их в памяти. Это отличный вариант для тестирования, ведь такие базы существуют только в оперативной памяти.

Однако в большинстве случаев (и в этом руководстве) будет использоваться описанный до этого способ.

Создание объекта cursor

Теперь выполнять запросы можно следующим образом:

Обратите внимание на то, что сами запросы должны быть помещены в кавычки — это важно. Это могут быть одинарные, двойные или тройные кавычки. Последние используются в случае особенно длинных запросов, которые часто пишутся на нескольких строках.

Создание таблиц в SQLite в Python

Пришло время создать первую таблицу в базе данных. С объектами соединения ( conn ) и cursor ( cur ) это можно сделать. Будем следовать этой схеме.

obzor bazy dannyh kotoruyu my sozdadim

В коде выше выполняются следующие операции:

Для создания второй таблицы просто повторим последовательность действий, используя следующие команды:

После исполнения этих двух скриптов база данных будет включать две таблицы. Теперь можно добавлять данные.

Добавление данных с SQLite в Python

В Python часто приходится иметь дело с переменными, в которых хранятся значения. Например, это может быть кортеж с информацией о пользователе.

Если его нужно загрузить в базу данных, тогда подойдет следующий формат:

В данном случае все значения заменены на знаки вопроса и добавлен параметр, содержащий значения, которые нужно добавить.

Важно заметить, что SQLite ожидает получить значения в формате кортежа. Однако в переменной может быть и список с набором кортежей. Таким образом можно добавить несколько пользователей:

Но нужно использовать функцию executemany вместо обычной execute :

SQLite и предотвращение SQL-инъекций

Скрипты для загрузки данных

Следующие скрипты можно скопировать и вставить для добавления данных в обе таблицы:

Используйте следующие запросы:

Получение данных с SQLite в Python

Следующий момент касательно SQLite в Python — выбор данных. Структура формирования запроса та же, но к ней будет добавлен еще один элемент.

Использование fetchone() в SQLite в Python

Она вернет следующее:

Использование fetchmany() в SQLite в Python

Он вернет следующее:

Использование fetchall() в SQLite в Python

Функцию fetchall() можно использовать для получения всех результатов. Вот что будет, если запустить скрипт:

Удаление данных в SQLite в Python

Теперь рассмотрим процесс удаления данных с SQLite в Python. Здесь та же структура. Предположим, нужно удалить любого пользователя с фамилией «Parker». Напишем следующее:

Если затем сделать следующей запрос:

Будет выведен пустой список, подтверждающий, что запись удалена.

Объединение таблиц в SQLite в Python

Наконец, посмотрим, как использовать объединение данных для более сложных запросов. Предположим, нужно сгенерировать запрос, включающий имя и фамилию каждого покупателя заказа.

Для этого напишем следующее:

Тот же подход работает с другими SQL-операциями.

Выводы

В этом материале вы узнали все, что требуется для работы с SQLite в Python: загрузка библиотеки, создание баз и таблиц, добавление, запрос и удаление данных.

Появились вопросы? Задайте на Яндекс Кью

У блога есть сообщество на Кью >> Python Q 7 313 2 925 ₽/мес.

Источник

SPBDEV Blog

0

1

Около года назад я начал возиться с идеей создания IDE-технологии, которая мне всегда была нужна. Тщательно поработав с Microsoft Excel, R (Studio) и Python, я представлял, как некоторые их интегрированные версии облегчат мою жизнь.

Зачем?

При экспорте этого CSV-файла за миллиардный раз, испытывая зависание окон приложений, когда число моих строк было слишком велико, или попытке сделать что-то прямое, такое как чтение в JSON-файле, я довольствовался этим. Существующие инструменты не предоставили мне среду и связанный с ней рабочий процесс, который позволил мне быть продуктивным.

Вот почему я решил создать что-то, что интегрировало бы мой рабочий процесс в единое, современное и простое в использовании приложение, подходящее для моих потребностей в науке о данных.

Как это работает?

Просмотр данных в табличной структуре и непосредственное управление ими очевидны практически для всех, кто пользовался компьютером.

Сочетание этого простого пользовательского интерфейса с мощью полноценного языка программирования, такого как Python, действительно выделяет его.

Сценарии на Python максимально просты: просто напишите несколько строк и выполните его напрямую.

2 Vz6QSw15xvZTTDLzrD 1

Основная интеграция: чтение и запись на листах

В основе интеграции Python лежит интерфейс чтения и записи в вашей электронной таблице. Высокопроизводительное соединение между данными ваших листов и данными в вашем процессе Python.

Просто напишите на листе следующее:

И прочитайте с листа, как здесь:

my_matrix = sheet( «A1:A3» )

С помощью этой простой, но мощной функции вы можете читать и писать напрямую с листов и на них, чтобы автоматизировать ввод, извлечение, визуализацию и многое другое.

Написание пользовательских функций электронных таблиц

Хотя чтение и запись дают вам большую гибкость благодаря простому интерфейсу, иногда имеет смысл писать собственные функции, которые можно вызывать непосредственно в вашей электронной таблице.

Стандартные функции электронных таблиц, такие как AVERAGE, SUM, IF и т. д., уже доступны по умолчанию. Но что, если вам нужно больше?

Просто напишите нужную вам функцию!

Теперь вызовите эту функцию в своей электронной таблице, как если бы вы работали с обычной функцией.

Использование экосистемы Python

Используя всю мощь экосистемы Python, вы получаете мгновенный доступ к современным инструментам обработки данных:

3 Vz6QSw15xvZTTD 1

Это обеспечивает простой доступ к мощным моделям, таким как линейная регрессия и SVM для моделирования ваших данных.

Docker Runtime

Приложение работает в контейнере Docker, который дает вам легкий доступ к полностью упакованной и изолированной среде UNIX (даже в Windows!) Со всем готовым к работе: Python, scikit-learn, numpa, pandas, terminal, wget, zip и многие другие.

Это делает установку Grid studio такой же простой, как загрузка готового образа Docker и запуск одной команды.

Визуализация данных

Распространенной задачей в науке о данных является визуализация ваших данных. Учитывая ее важность, в Grid studio встроена поддержка расширенного построения графиков путем интеграции библиотеки Plotly.js и стандартного Python Matplotlib. Это предоставляет вам расширенные возможности построения в четком векторном формате.

4

Чтобы дать вам некоторые идеи о том, как использовать функции Grid studio, мы покажем, как они могут сочетаться с некоторыми конкретными примерами.

Пример: очистка сети

Этот пример демонстрирует всю мощь нахождения Python под рукой. То, что обычно требует некоторого перемещения между инструментами и файлами, теперь может быть интегрировано в один скрипт.

5 Vz6QSw15xvZTTDLzrD2

Выше вы видите, как короткий скрипт легко загружает новостные статьи из Hacker News прямо на лист.

Пример: оценка нормального распределения

В этом примере показан несколько глупый случай использования оценки нормального распределения с еще более высокой точностью, визуализированный с помощью Plotly.js. Здесь вы можете увидеть, как интерактивное построение графиков может дать вам представление о том, что происходит.

6 Vz6QSw15xvZTT 1

Как я могу использовать это?

Локальная установка Grid studio очень проста.

(Убедитесь, что у вас установлен Docker)

git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio

Примечание: в Linux вам может потребоваться запустить следующее(для шага 2):

так как для запуска Docker требуется доступ sudo.

Релиз + Будущее развитие

Если вы сделали это здесь, вы можете сами попробовать и прислать любые отзывы и / или вклады в проект на GitHub.

У меня есть некоторые идеи о том, какие функциональные возможности или функции могут быть добавлены в будущем для улучшения Grid Studio. Тем не менее, поскольку проект теперь имеет открытый исходный код, я думаю, было бы разумно отслеживать их на GitHub и видеть, какие из них имеют самый высокий приоритет в соответствии со всеми участниками.

— Расширение количества «нативных» функций, доступных в электронной таблице (например, AVERAGE, SUM, IF и т. Д.), Возможно, даже достижение четности (и согласованности) с некоторыми существующими пакетами, такими как Calc или Excel Libre Office.

— Подсветка синтаксиса/всплывающие подсказки функций при наборе формул в электронной таблице

— Расширенная сортировка и фильтрация в электронной таблице

— Расширенные элементы управления для интерактивного черчения с Plotly.js

— Общий доступ к рабочим областям/коду более прост (т.е. экспортируется рабочее пространство)

— Формы сотрудничества в реальном времени (это может быть слишком сложно)

— Какой-то API /интерфейс для дополнений /расширений

— Обновление парсера формул до реального парсера на основе грамматики.

— Надежность интеграции основного Python /листа (без разрыва символа / последовательности)

Источник