Python is perfect language for this task because it has great libraries for sqlite and CSV DataFrames. Creating a sqlite database sqlite is a lightweight database that can be started as an empty text file. You
将SQLite数据库查询结果保存为CSV文件 importsqlite3importcsv# 连接到SQLite数据库文件conn = sqlite3.connect('your_database.sqlite')# 创建一个游标对象cursor = conn.cursor()# 执行SQL查询cursor.execute('SELECT * FROM your_table')# 获取查询结果results = cursor.fetchall()# 指定要保存的CSV文件名csv_...
import sqlite3 # 连接到SQLite数据库文件 conn = sqlite3.connect('your_database.sqlite') # 创建一个游标对象 cursor = conn.cursor() # 执行查询以获取所有表格名称 cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';") # 获取查询结果 tables = cursor.fetchall() # 打印表格名称 f...
create database 数据库名字 如果想创建新的数据库,使用create关键字创建。创建成功后,再调用use关键词选择该数据库进行使用,代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mysql>create database bookmanage;QueryOK,1rowaffected(0.00sec)mysql>use bookmanage;Database changed 图15显示创建数据库...
import csv, sqlite3 con = sqlite3.connect(":memory:") # change to 'sqlite:///your_filename.db' cur = con.cursor() cur.execute("CREATE TABLE t (col1, col2);") # use your column names here with open('data.csv','r') as fin: # `with` statement available in 2.5+ # csv.Dic...
上周,推送了一篇:“ 收藏!用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。” 本文是上篇的姊妹篇,只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。 使用SQLite3 的优势还是很明显的,它是一种嵌入式数据库,只是一个.db格式的文件,无需安装、配置和启动,移植性非常好。是轻量级数据的不二之选!推荐看一下我...
pythonfrom peewee import *db = SqliteDatabase('qmsg.db')class Message(Model): sender = CharField() receiver = CharField() content = TextField() timestamp = DateTimeField() class Meta: database = dbdb.create_tables([Message])for msg in messages: Message.create(sender...
第一篇开博,想不好写什么,就把这个拎上来吧。 ''' 1importpandas2importcsv, sqlite33conn= sqlite3.connect("dbname.db")4df = pandas.read_csv('d:\\filefolder\csvname.csv')5df.to_sql('tablename', conn, if_exists='append', index=False)6print('ok')...
以csv文件为例,csv文件导入数据库一般有两种方法: 1、通过SQL的insert方法一条一条导入,适合数据量小的CSV文件,这里不做赘述。 2、通过load data方法导入,速度快,适合大数据文件,也是本文的重点。 样本CSV文件如下: 总体工作分为3步: 1、用python连接mysql数据库; 2、基于CSV文件表格字段创建表; 3、使用load da...