() # 设置row_factory为sqlite3.Row cursor.row_factory = sqlite3.Row # 执行查询语句 cursor.execute('SELECT * FROM my_table') # 获取查询结果 rows = cursor.fetchall() # 遍历查询结果 for row in rows: # 将每一行转换为字典 row_dict = dict(row) p
因为SQLite 是一个文件型的数据库,所以我们不需要像其他数据库那样配置 URL、端口、账号和密码,直接对 SQLite 数据库文件进行连接即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建或连接数据库 conn=sqlite3.connect("test.db") 如果本地不存在这个test.db数据库文件,则会自动创建。
查询数据并返回字典 使用SQLite 中的 Row 类型,通过设置 conn.row_factory,我们可以将查询结果直接转换成字典形式。 # 设置 row_factory conn.row_factory = sqlite3.Row # 查询数据 cursor.execute("SELECT * FROM employees") # 获取结果并转换为字典列表 results = [dict(row) for row in cursor.fetchall...
# 创建数据库连接conn=sqlite3.connect('students.db')# 创建游标对象cursor=conn.cursor()# 执行查询语句cursor.execute('SELECT * FROM students')# 获取查询结果results=cursor.fetchall()# 将查询结果转换为字典columns=[col[0]forcolincursor.description]data=[dict(zip(columns,row))forrowinresults]# 打印...
import sqlite3 import os class DBOperate: def __init__(self,dbPath=os.path.join(os.getcwd(),"db")): self.dbPath=dbPath self.connect=sqlite3.connect(self.dbPath) def Query(self,sql:str)->list: """ queryResult = self.connect.cursor().execute(sql).fetchall() return queryResult def ...
importsqlite3# 连接到SQLite数据库conn = sqlite3.connect('example.db')# 设置Row工厂,以便查询结果返回字典conn.row_factory = sqlite3.Row cursor = conn.cursor()# 执行查询cursor.execute("SELECT * FROM users")# 获取查询结果,现在每一行都是一个字典rows = cursor.fetchall()forrowinrows:print(row...
使用游标执行SQL语句(包括DDL、DML、select查询语句等)。如果执行的是查询语句,则处理查询数据。 关闭游标。 关闭数据库连接。 使用Python DP API 2.0 操作数据库的基本流程如下图1所示: 图1 使用Python DP API 2.0 操作数据库基本流程 二、操作 SQLite 数据库 ...
python sqlDataDict = {'col1': 'value1', 'col2': 'value2', 'col3': None, ...} for key, value in sqlDataDict.items():if value is None:sqlDataDict[key] = 'default_value'执行SQL语句插入数据 此方法确保了即使字典中有缺失值，数据也能正确插入SQLite表中，提高了代码健壮性...
python 获取sqlite3数据库的表名和表字段名的实例 Python中对sqlite3数据库进行操作时,经常需要用到字段名,然而对于sqlite使用select语句并不能象MySql等数据库一样返回带字段名的字典数据集。特别是对于一个不熟悉的sqlite数据库,写代码时如果需要借助工具查看,那其实是有点对不起python的。