Пишем запросы через модуль sqlite в python 3

База данных MySQL в Python

MySQL – одна из наиболее широко используемых баз данных в python, обеспечивающая поддержку работы.

Прежде всего, нам нужно установить пакет соединителя mysql в python. Чтобы установить пакет mysql, выполните следующие действия: перейдите в каталог Scripts в файле python. В моем случае:

D: \ Программное обеспечение \ Python \ Python36-32 \ Scripts

Откройте командную строку здесь. Затем дайте следующую команду:

Вот и все, пакет коннектора python mysql установлен.

Подключение к базе данных

Я использую xampp для своей базы данных. Это необязательный шаг, если у вас уже установлен MySQL, вы можете пропустить этот шаг.

Перед началом кодирования запустите панель управления xampp и запустите Apache MySQL. В браузере я создал базу данных с именем databaseName, которая показана ниже:

Пример

Сначала нам нужно установить соединение с mysql. Следующее будет подключаться к базе данных mysql в программе python.

Сначала мы импортировали pymysql, а затем установили соединение. Pymysql.connect() принимает четыре аргумента. Первое – это имя хоста, то есть localhost, а остальные три такие, как они объявлены. Используя это соединение, мы создали курсор, который будет использоваться для разных запросов.

Давайте теперь создадим таблицу с именем Artist, содержащую столбцы – name, id и track.

Вставка

Теперь нас интересует вставка некоторых строковых сущностей в таблицу. Сначала нужно написать запросы на вставку разных данных, а затем выполнить их с помощью курсора.

Мы вставили две строки в приведенный выше код. Теперь мы хотим их получить. Для этого взгляните на следующий пример:

Обновление

Предположим, вы хотите переименовать имя первого художника из Тованга в Тауванг. Чтобы обновить любой атрибут любого объекта, сделайте следующее:

Пример Drop Table

Иногда вам может потребоваться удалить любую таблицу перед созданием новой, чтобы избежать конфликта имен. Чтобы удалить таблицу исполнителей, вы можете сделать это следующим образом:

SQLite Python parameterized queries

Now we will concern ourselves with parameterized queries. When we
use parameterized queries, we use placeholders instead of directly
writing the values into the statements. Parameterized queries increase
security and performance.

The Python module supports two types of placeholders:
question marks and named placeholders.

parameterized_query.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

uId = 1
uPrice = 62300

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute("UPDATE cars SET price=? WHERE id=?", (uPrice, uId))

    print "Number of rows updated: {}".format(cur.rowcount)

We update a price of one car. In this code example, we use the question
mark placeholders.

cur.execute("UPDATE cars SET price=? WHERE id=?", (uPrice, uId))

The question marks are placeholders for values. The values are
added to the placeholders.

print "Number of rows updated: {}".format(cur.rowcount)

The property returns the number of updated
rows. In our case one row was updated.

The second example uses parameterized statements with
named placeholders.

parameterized_query2.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

uId = 4

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute("SELECT name, price FROM cars WHERE Id=:Id", {"Id": uId})

    row = cur.fetchone()
    print row, row

We select a name and a price of a car using named placeholders.

cur.execute("SELECT name, price FROM cars WHERE Id=:Id", {"Id": uId})

The named placeholders start with a colon character.

Публикация базы данных в интернете

Одна из целей Datasette заключается в упрощении развертывания API-интерфейсов. Для этого у Datasette есть встроенная команда – datasette publish. Если у вас есть учетная запись в Heroku или Zeit Now, то можете опубликовать базу данных в интернете с помощью одной команды. Вот как я развернул https://search-24ways.herokuapp.com/ (работает в бесплатной версии Heroku), используя команду datasette publish:

$ ./jupyter-venv/bin/datasette publish heroku /tmp/24ways.db --name search-24ways
-----> Python app detected
-----> Installing requirements with pip

-----> Running post-compile hook
-----> Discovering process types
       Procfile declares types -> web

-----> Compressing...
       Done: 47.1M
-----> Launching...
       Released v8
       https://search-24ways.herokuapp.com/ deployed to Heroku

Если решите испробовать приведенный выше код, выберите другое значение —name, потому что имя «search-24ways» уже занято.

SQLite Python retrieve data

Now that we have inserted some data into the database,
we want to fetch it back.

select_all.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM cars")

    rows = cur.fetchall()

    for row in rows:
        print row

In this example, we retrieve all data from the table.

cur.execute("SELECT * FROM cars")

This SQL statement selects all data from the table.

rows = cur.fetchall()

The method gets all records. It returns
a result set. Technically, it is a tuple of tuples. Each of the inner tuples
represent a row in the table.

for row in rows:
    print row

We print the data to the console, row by row.

$ ./select_all.py
(1, u'Audi', 52642)
(2, u'Mercedes', 57127)
(3, u'Skoda', 9000)
(4, u'Volvo', 29000)
(5, u'Bentley', 350000)
(6, u'Citroen', 21000)
(7, u'Hummer', 41400)
(8, u'Volkswagen', 21600)

This is the output of the example.

Returning all data at a time may not be feasible. We can fetch rows one by one.

fetch_one.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT * FROM cars")

    while True:

        row = cur.fetchone()

        if row == None:
            break

        print row, row, row

In this script we connect to the database and fetch the rows
of the table one by one.

while True:

We access the data from the while loop. When we read the last row,
the loop is terminated.

row = cur.fetchone()

if row == None:
    break

The method returns the next row from
the table. If there is no more data left, it returns .
In this case we break the loop.

print row, row, row

The data is returned in the form of a tuple. Here we select
records from the tuple. The first is the Id, the second
is the car name and the third is the price of the car.

$ ./fetch_one.py
1 Audi 52642
2 Mercedes 57127
3 Skoda 9000
4 Volvo 29000
5 Bentley 350000
6 Citroen 21000
7 Hummer 41400
8 Volkswagen 21600

This is the output of the example.

Выборка данных

И так, для того, что бы осуществить запрос в базу данных, нам для начала необходимо выполнить действия по подключению к БД. Все действия описаны а предыдущих публикациях, ниже описан краткий алгоритм действий:

  1. Устанавливаем
  2. Создаем объект cursor
  3. Выполняем запрос SELECT
  4. Вызываем метод объекта cursor, fetchall() для получения данных
  5. Наводим курсор на строку, и обрабатываем

Для примера, мы будем работать с ранее .

Сначала создаем подключение к нашей базе. Описывать что значит тот или иной код, тут я уже не буду, так как это все мы описывали в предыдущих публикациях.

Copy Code

Подключение к базе у нас есть, теперь нам необходимо создать функцию, которая выбирает все строки из таблицы tasks и отображает эти данные.

Copy Code

Мы создали функцию select_all_tasks(), внутри нее мы создали объект cursor, и используя метод execute выполнили запрос SELECT. Затем мы вызываем метод fetchall() для получения данных из нашей таблицы. Окей, мы подключились к нашей базе, и даже прочитали все что есть в интересующей нас таблице. Как вы можете помнить, в нашей таблице есть поле, где можно задавать приоритет той или иной задачи, поэтому сейчас мы сделаем выборку по полю приоритета.

Copy Code

Мы создали функцию select_task_by_priority(), внутри которой мы выполняем запрос по полю приоритет. Если говорить простыми словами, то вместо знака (?) мы подставляем цифру приоритета, а метод fetchall() позволяет нам после этого, все это дело вывести на просмотр. Завершающим этапом является функция main() о ней мы так же говорили в предыдущих публикациях.

Copy Code

Попробуйте самостоятельно изучить этот кусок кода, думаю вам не сложно будет понять, как тут все устроено. Ниже привожу весь листинг кода:

Copy Code

Фасетный поиск

Datasette находит таблицы с настроенным полнотекстовым поиском SQLite и добавляет поле поиска непосредственно на страницу. Взгляните сюда, чтобы увидеть его в действии.

Поиск SQLite поддерживает универсальные символы. Поэтому если вы хотите выполнять поиск с автозаполнением, нужно добавить * в конце запроса.

Особенность Datasette заключается в возможности рассчитать фасеты на основе ваших данных. Вот страница, показывающая результаты поиска с подсчетом фасетов, рассчитанных по столбцам year и topic:

Каждая страница, видимая через Datasette, имеет соответствующий JSON API, доступ к которому можно получить, добавив расширение .json к URL:

http://search-24ways.herokuapp.com/24ways-ae60295/articles.json?_search=acces%2A

Step 5 — Using with Statements For Automatic Cleanup

In this tutorial, we’ve used two primary objects to interact with the SQLite database: a named , and a named .

In the same way that Python files should be closed when we are done working with them, and objects should also be closed when they are no longer needed.

We can use a statement to help us automatically close and objects:

is a convenience function provided by the module. When a statement exits, ensures that is called on whatever object is passed to it. The function is used twice in this example. Once to ensure that the object returned by is automatically closed, and a second time to ensure that the object returned by is automatically closed.

If we run this code, we will see output like the following:

Since is a SQL statement that always returns a single row with a single column with a value of , it makes sense to see a single tuple with as its only value returned by our code.

Графический клиент DB Browser for SQLite

Последнее обновление: 26.11.2021

Например, в моем случае ОС — Windows 64x, поэтому я выбираю пакет DB Browser for SQLite — Standard installer for 64-bit Windows, который представляет
установщик программы для 64-битной Windows.

После установки запустим программу:

Нам откроется следующее окно

В рамках данной программы для управления базой данных мы можем использовать как графические возможности, так и запросы SQL. Так, создадим базу данных.
Для этого нажмем на кнопку New Database (или через меню File -> New Database ). Далее нам будет предложено указать место и
имя новой бд. Например, в моем случае файл базы данных будет называться people.db

Впоследствии созданную базу данных можно будеть открыть с помощью кнопки Open Database или через меню File -> Open Database.

После этого нам будет предложено создать первую таблицу

На этом окне в поле Table введем в качестве названия таблицы Users.

На вкладке Fields, которая содержит определения столбцов, нажмем на кнопку Add. И после нажатия в таблицу чуть ниже кнопки
будут добавлять определения столбцов таблицы. Для первого столбца укажем в качестве имени Name, а в качестве типа — TEXT.
Для второго столбца укажем в качестве имени Age, а в качестве типа — INTEGER.

То есть у нас будет таблица User со столбцами Name и Age.

После определения столбцов нажмем на кнопку OK, и программа сгенерирует новую таблицу:

Для управления данными перейдем на вкладку Browse Data. По умолчанию у нас нет никаких данных

Добавим в таблицу одну строку. Для этого на панели инструментов нажмем на кнопку и в добаленную строку введем какие-нибудь данные:

После добавления данных (впрочем как и после их изменения и удаления) для подтверждения изменений нажмем на панели инструментов на кнопку
Write Changes (или на пункт меню File -> Write Changes). И данные будут записаны в базу данных.

Выполнение запросов SQL

Также для упавления таблицами и данными можно использовать запросы SQL. Для написания и выполнения запроса SQL перейдем на вкладку Execute SQL

После этого в центральной части программы откроется окно для ввода скрипта SQL. Введем в него следующую команду:

CREATE TABLE users2 (
    name TEXT,
	age INTEGER
);
INSERT INTO users2 (name, age) VALUES ('Tom', 37);
INSERT INTO users2 (name, age) VALUES ('Alice', 29);

Здесь создается таблица users2, которая фактически аналогична ранее созданной таблице users. Она также имеет два столбца name и age. И в нее добавляюся две строки.

Для выполнения этого кода нажмем на синюю стрелку на панели инструментов. И после запуска кода SQL мы сможем увидеть отчет о его выполнения

После добавления мы можем получить данные. Для этого введем следующий код:

SELECT * FROM users2;

И также нажмем на кнопку выполнения кода SQL:

Либо можем те же данные увидеть в графическом дизайнере:

НазадВперед

SQLite Example

The following is the complete code for the Flask-SQLite application.

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950
from flask import Flask, render_template, requestimport sqlite3 as sqlapp = Flask(__name__)@app.route('/')def home():   return render_template('home.html')@app.route('/enternew')def new_student():   return render_template('student.html')@app.route('/addrec',methods = )def addrec():   if request.method == 'POST':      try:         nm = request.form         addr = request.form         city = request.form         pin = request.form         with sql.connect("database.db") as con:            cur = con.cursor()            cur.execute("INSERT INTO students (name,addr,city,pin)                VALUES (?,?,?,?)",(nm,addr,city,pin) )            con.commit()            msg = "Record successfully added"      except:         con.rollback()         msg = "error in insert operation"      finally:         return render_template("result.html",msg = msg)         con.close()@app.route('/list')def list():   con = sql.connect("database.db")   con.row_factory = sql.Row   cur = con.cursor()   cur.execute("select * from students")   rows = cur.fetchall();   return render_template("list.html",rows = rows)if __name__ == '__main__':   app.run(debug = True)

Related course: Python Flask: Create Web Apps with Flask

Как избежать многопоточности в живом поиске

Это ужасный пользовательский опыт: пользователь увидел нужные результаты на долю секунды, а потом они вдруг исчезли и появились результаты более раннего запроса.

К счастью, есть простой способ избежать этого. Я создал переменную с именем requestInFlight, которая изначально равна нулю.

Каждый раз, когда запускается новый запрос fetch(), создается новый объект currentRequest={} и присваивается переменной requestInFlight.

Когда функция fetch() завершается, я использую requestInFlight!==currentRequest для проверки, что объект currentRequest идентичен объекту requestInFlight. Если пользователь вводит новый запрос в момент обработки текущего запроса, мы сможем это обнаружить и не допустить обновления результатов.

Step 1 — Creating a Connection to a SQLite Database

When we connect to a SQLite database, we are accessing data that ultimately resides in a file on our computer. SQLite databases are fully featured SQL engines that can be used for many purposes. For now, we’ll consider a database that tracks the inventory of fish at a fictional aquarium.

We can connect to a SQLite database using the Python module:

gives our Python program access to the module. The function returns a object that we will use to interact with the SQLite database held in the file . The file is created automatically by if does not already exist on our computer.

We can verify we successfully created our object by running:

If we run this Python code, we will see output like:

is the total number of database rows that have been changed by . Since we have not executed any SQL commands yet, 0 is correct.

If, at any time, we find we want to start this tutorial again, we can delete the file from our computer.

Note: It is also possible to connect to a SQLite database that resides strictly in memory (and not in a file) by passing the special string into . For example, . A SQLite database will disappear as soon as your Python program exits. This might be convenient if you want a temporary sandbox to try something out in SQLite, and don’t need to persist any data after your program exits.

Создание формы поиска Ajax

Теперь давайте создадим простой веб-интерфейс, который позволит пользователю выполнять поиск по названиям страниц, доступным в нашем файле XML.

Когда пользователь вводит символ в поле ввода выше, выполняется функция . Функция запускается событием :

Пример

Попробуй сам

Пояснение к коду:

  • Создаём функцию showResult(str).
  • Выполняем проверку наличия символов в поле ввода и если оно пустое (str.length == 0), сценарий очищает содержимое заполнителя livesearch и выходит из функции.
  • Если поле ввода не пустое, функция showResult() выполняет следующее:

Создаёт объект XMLHttpRequest

Созда`n функцию xmlhttp.onreadystatechange, которая будет выполняться, когда будет готов ответ сервера (this.readyState==4 && this.status==200)

Отправляет запрос в файл livesearch.php на сервере
Обратите внимание, что к URL-адресу добавлен параметр (q) (с содержимым поля ввода)

Настройка Everything

Интерфейс программы можно легко настроить «на скорую руку» в пункте панели инструментов «Вид»…

…как и некоторые условия поиска в пункте «Поиск»…

Рекомендую запомнить «горячие клавиши» и пользоваться ими — многократно повысите скорость работы за компьютером.

Но как понимаете — основное волшебство можно сотворить в полноценных настройках программы (прячутся в пункте панели инструментов «Сервис»)…

Если неопытный пользователь и боитесь чего-то «поломать» в настройках программы — просто ничего не трогайте там и даже не заглядывайте в них — продвинутый поиск Windows в программе Everything будет и так работать в разы быстрее, лучше стандартного решения.

Через панель инструментов («Вид») активируйте предпросмотр с фильтрами — и будет вам счастье…

Кстати, Everything использует минимум оперативной памяти при своей работе — для обработки миллиона файлов ей потребуется всего 75 Мб этого дела.

Например, после чистой установки Windows 10 будет на диске всего около 120-ти тысяч файлов и программе потребуется лишь 14 Мб «оперативки» для работы.

Можно смело отправлять её в автозагрузку системы (соответствующий пункт в настройках активен по умолчанию) и не переживать за лишнюю нагрузку.

Как создавать базу данных и вставлять различные данные

Создание базы данных в SQLite – это очень просто, но процесс требует того, чтобы вы немного разбирались в том, что такое SQL. Давайте взглянем на код, который создаст базу данных для хранения музыкальных альбомов:

Python

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(«mydatabase.db») # или :memory: чтобы сохранить в RAM
cursor = conn.cursor()

# Создание таблицы
cursor.execute(«»»CREATE TABLE albums
(title text, artist text, release_date text,
publisher text, media_type text)
«»»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

importsqlite3

conn=sqlite3.connect(«mydatabase.db»)# или :memory: чтобы сохранить в RAM

cursor=conn.cursor()

 
# Создание таблицы

cursor.execute(«»»CREATE TABLE albums

                  (title text, artist text, release_date text,
                   publisher text, media_type text)

               «»»)

Сначала нам нужно импортировать модуль sqlite3 и создать связь с базой данных. Вы можете передать название файла или просто использовать специальную строку “:memory:” для создания базы данных в памяти. В нашем случае, мы создаем его на диске в файле под названием mydatabase.db.

Далее мы создаем объект cursor, который позволяет нам взаимодействовать с базой данных и добавлять записи, помимо всего прочего. Здесь мы используем синтаксис SQL для создания таблицы под названием альбомы с пятью следующими полями: title, artist, release_date, publisher и media_type. SQLite поддерживает только пять типов данных: null, integer, real, text и blob. Давайте напишем этот код и вставим кое-какие данные в нашей новой таблице. Запомните, если вы запускаете команду CREATE TABLE, при этом база данных уже существует, вы получите сообщение об ошибке.

Python

# Вставляем данные в таблицу
cursor.execute(«»»INSERT INTO albums
VALUES (‘Glow’, ‘Andy Hunter’, ‘7/24/2012’,
‘Xplore Records’, ‘MP3’)»»»
)

# Сохраняем изменения
conn.commit()

# Вставляем множество данных в таблицу используя безопасный метод «?»
albums = [(‘Exodus’, ‘Andy Hunter’, ‘7/9/2002’, ‘Sparrow Records’, ‘CD’),
(‘Until We Have Faces’, ‘Red’, ‘2/1/2011’, ‘Essential Records’, ‘CD’),
(‘The End is Where We Begin’, ‘Thousand Foot Krutch’, ‘4/17/2012’, ‘TFKmusic’, ‘CD’),
(‘The Good Life’, ‘Trip Lee’, ‘4/10/2012’, ‘Reach Records’, ‘CD’)]

cursor.executemany(«INSERT INTO albums VALUES (?,?,?,?,?)», albums)
conn.commit()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

# Вставляем данные в таблицу

cursor.execute(«»»INSERT INTO albums

                  VALUES (‘Glow’, ‘Andy Hunter’, ‘7/24/2012’,
                  ‘Xplore Records’, ‘MP3’)»»»

)

 
# Сохраняем изменения

conn.commit()

 
# Вставляем множество данных в таблицу используя безопасный метод «?»

albums=(‘Exodus’,’Andy Hunter’,’7/9/2002′,’Sparrow Records’,’CD’),

(‘Until We Have Faces’,’Red’,’2/1/2011′,’Essential Records’,’CD’),

(‘The End is Where We Begin’,’Thousand Foot Krutch’,’4/17/2012′,’TFKmusic’,’CD’),

(‘The Good Life’,’Trip Lee’,’4/10/2012′,’Reach Records’,’CD’)

cursor.executemany(«INSERT INTO albums VALUES (?,?,?,?,?)»,albums)

conn.commit()

Здесь мы использовали команду INSERT INTO SQL чтобы вставить запись в нашу базу данных

Обратите внимание на то, что каждый объект находится в одинарных кавычках. Это может усложнить работу, если вам нужно вставить строчки, которые содержат одинарные кавычки

В любом случае, чтобы сохранить запись в базе данных, нам нужно создать её. Следующая часть кода показывает, как добавить несколько записей за раз при помощи метода курсора executemany. Обратите внимание на то, что мы используем знаки вопроса (?), вместо строк замещения (%) чтобы вставить значения. Обратите внимание, что использование строки замещения не безопасно, так как может стать причиной появления атаки инъекций SQL . Использование знака вопроса намного лучше, а использование SQLAlchemy тем более, так как он делаете все необходимое, чтобы уберечь вас от правки встроенных одинарных кавычек на то, что SQLite в состоянии принимать.

Let’s make a GUI to create the database

The code below shows how to create a db. It will be called when you will press a button.

  • you click the button (the code to make the button will be shown after the one below)
  • the click of the button calls the create function passing the window obj as an argument
  • the function will get the text (the database name) that you’ve written into the ‘e’ object (a text input widget – Entry)
  • it will check if there is the .db extension to this database filename and will add to it if not
  • it will create the database with that name
  • it will add the name of the database to a listbox

In the GUI we will build, in fact, there will be an entry where the user will write the name of the database and when he presses the button it sends all the window object (window) to this function below so that we can take the name of the database with window.e.get(), where e is the name of the entry. I will give more explanations after the following code:

import sqlite3 as lite
from sqlite3 import Error
import tkinter as tk
from glob import glob

def create(window):
db = window.e.get()

if db == «.db»:
pass
else:
db = db + «.db»
try:
conn = lite.connect(db)
return conn
except Error as e:
print(e)
finally:
conn.close()
window.lb.insert(tk.END, db)
window.db.set(«»)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

import sqlite3 aslite

from sqlite3 import Error

import tkinter astk

from glob import glob

def create(window)

db=window.e.get()

ifdb-3==».db»

pass

else

db=db+».db»

try

conn=lite.connect(db)

returnconn

except Error ase

print(e)

finally

conn.close()

window.lb.insert(tk.END,db)

window.db.set(«»)

The above funtion gets from the user (in db) the text with the name of the database from an entry (called e) that will be in the GUI (in the following code below). In practice window is the istance of the GUI class, e is the entry in that GUI and get() is the method to get the text in e. Now that we have it in db, we can check if the user has used the .db extension in the name (in window.e). If not, the code adds the “.db” extension at the end.

After this initial checks, the database is created (conn = lite.connect(db)). lite is the module sqlite3 (we gave it that name in the import line, take a look at the 1st line).

P.S. :With the try except block we test a block of code for errors. If all goes right it creates the db and finally (at the end) it closes it, adds the name of the db in lb (the listbox that we will add) and wil delete the name the user has input in the entry (window.db.set).

Now let’s see the code for the GUI window tha will make everything clearer.

class Window:
«»»Creates the widgets of the window»»»
def __init__(self):
self.win = tk.Tk()
self.label()
self.entry()
self.button()
self.listbox()

def label(self):
self.l = tk.Label(self.win, text=»Create a db «)
self.l.pack()

def entry(self):
self.db = tk.StringVar()
self.e = tk.Entry(self.win, textvariable=self.db)
self.e.pack()

def button(self):
self.b = tk.Button(self.win, text=»Create DB», command= lambda: create(self))
self.b.pack()

def listbox(self):
self.lb = tk.Listbox(self.win)
self.lb.pack()
self.show_db()

def show_db(self):
for file in glob(«*.db»):
self.lb.insert(tk.END, file)

self.win.mainloop()

win = Window()

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

classWindow

«»»Creates the widgets of the window»»»

def __init__(self)

self.win=tk.Tk()

self.label()

self.entry()

self.button()

self.listbox()

def label(self)

self.l=tk.Label(self.win,text=»Create a db «)

self.l.pack()

def entry(self)

self.db=tk.StringVar()

self.e=tk.Entry(self.win,textvariable=self.db)

self.e.pack()

def button(self)

self.b=tk.Button(self.win,text=»Create DB»,command=lambdacreate(self))

self.b.pack()

def listbox(self)

self.lb=tk.Listbox(self.win)

self.lb.pack()

self.show_db()

def show_db(self)

forfile inglob(«*.db»)

self.lb.insert(tk.END,file)

self.win.mainloop()

win=Window()

In this class, that I rewrote differently from the one you see in the video, creates a label, an entry, a button, a listbox. I created a method for each widget to make more readable the code.

When the user hits the button you see the command is a lambda function (an anonymous function) that runs the code in the create(db) funtion that we’ve seen previously.

Уточнения результатов поиска

Вы можете помочь посетителям найти на вашем сайте именно то, что им нужно. Это может быть, например, статья, опубликованная в августе 2010 года, или документ из раздела «Обзоры и тесты». Поиск для сайта предоставляет инструмент для уточнения запросов — можно выбирать раздел сайта, указывать временной промежуток, а также формат или язык документа.

Также у вас есть возможность указать ключевые слова, которые посетитель сможет добавлять к запросу. Например, если ваш сайт связан с играми, то ключевыми могут быть слова «игра», «обзор», «купить» и так далее.

Вот так выглядят уточнения в результатах поиска.

SQLite Python metadata

Metadata is information about the data in the database.
Metadata in a SQLite contains information about the tables
and columns, in which we store data. Number of rows affected
by an SQL statement is a metadata. Number of rows and columns returned
in a result set belong to metadata as well.

Metadata in SQLite can be obtained using the command.
SQLite objects may have attributes, which are metadata. Finally, we can
also obtain specific metatada from querying the SQLite system
table.

column_names.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()

    cur.execute('PRAGMA table_info(cars)')

    data = cur.fetchall()

    for d in data:
        print d, d, d

In this example, we issue the command,
to get some metadata info about our table.

cur.execute('PRAGMA table_info(cars)')

The command returns one row for each
column in the table. Columns in the result set include the
column order number, column name, data type, whether or not the column can be
, and the default value for the column.

for d in data:
    print d, d, d

From the provided information, we print the column order number, column name
and column data type.

$ ./column_names.py
0 id INT
1 name TEXT
2 price INT

Output of the example.

Next we will print all rows from the table with their
column names.

column_names2.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute('SELECT * FROM cars')

    col_names =  for cn in cur.description]

    rows = cur.fetchall()

    print "{:3} {:10} {:7}".format(col_names, col_names, col_names)

    for row in rows:
        print "{:<3} {:<10} {:7}".format(row, row, row)

We print the contents of the table to the console.
Now, we include the names of the columns too. The records are aligned
with the column names.

col_names =  for cn in cur.description]

We get the column names from the property
of the cursor object.

print "{:3} {:10} {:7}".format(col_names, col_names, col_names)

This line prints three column names of the table.

for row in rows:
    print "{:<3} {:<10} {:7}".format(row, row, row)

We print the rows using the for loop. The data
is aligned with the column names.

$  ./column_names2.py 
id  name       price  
1   Audi         62300
2   Mercedes     57127
3   Skoda         9000
4   Volvo        29000
5   Bentley     350000
6   Hummer       41400
7   Volkswagen   21600

This is the output.

In our last example related to the metadata, we will
list all tables in the database.

list_tables.py

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-

import sqlite3 as lite

con = lite.connect('test.db')

with con:

    cur = con.cursor()
    cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'")

    rows = cur.fetchall()

    for row in rows:
        print row

The code example prints all available tables in the current database
to the terminal.

cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'")

The table names are stored inside the system table.

$ ./list_tables.py
cars
images

These were the tables on our system.

facebook

Что нам нравится

  • Раскрывает личные данные, которые не включает большинство инструментов поиска людей.

  • Уникальные варианты фильтрации.

Что нам не нравится

  • Многие пользователи Facebook устанавливают свои профили как частные.

  • Поиск может дать слишком много результатов для быстрого сужения.

  • Неточные результаты, если пользователь пропустил информацию из своего профиля.

Являясь одной из крупнейших в мире социальных сетей, в которую ежедневно заходят сотни миллионов людей, имеет смысл использовать инструмент поиска Facebook как невероятно полезный способ поиска людей в Интернете. Вы можете выполнить поиск по имени и указать город, школу и / или сотрудника.

Вы можете использовать платформу социальных сетей для поиска людей, с которыми вы ходили в среднюю школу и колледж, а также коллег по работе, друзей из начальной школы, некоммерческих организаций и друзей друзей.

Поиск в Facebook также отлично подходит для поиска людей в определенных географических точках, живущих в вашем регионе, которые вы, возможно, еще не знаете, а также для любого вида ассоциации, клуба или группы. 

В то время как многие люди хранят свои профили в Facebook как конфиденциальные и предоставляют информацию только тем, кто виден в ближайших кругах друзей и родственников, другие этого не делают. Когда профиль общедоступен, он позволяет любому, кто находит его, получить немедленный доступ к сообщениям, фотографиям, статусам регистрации и другим личным данным.

Conclusion

The module is a powerful part of the Python standard library; it lets us work with a fully featured on-disk SQL database without installing any additional software.

In this tutorial, we learned how to use the module to connect to a SQLite database, add data to that database, as well as read and modify data in that database. Along the way, we also learned about the risks of SQL injection attacks and how to use to automatically call on Python objects in statements.

From here we can learn more about SQL databases in SQLite vs MySQL vs PostgreSQL: A Comparison Of Relational Database Management Systems.

Pipl

Что нам нравится

  • Найти телефонные номера и адреса электронной почты.

  • Огромное количество результатов.

  • Самый дешевый план предусматривает 200 поисков каждый месяц.

Что нам не нравится

  • Нет бесплатных результатов; должен заплатить за любые детали.

  • Создан для бизнес-пользователей, поэтому членские взносы недешевы.

Pipl — это поисковая система для людей, предназначенная для бизнес-пользователей, которая ищет информацию в Интернете. Он позиционируется как « самая полная и мощная поисковая система в мире

Чтобы найти кого-либо с помощью Pipl, выполните поиск по имени, адресу электронной почты , номеру телефона или имени пользователя. Результаты включают личные и профессиональные данные, контактную информацию и многое другое.

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Editor
Editor/ автор статьи

Давно интересуюсь темой. Мне нравится писать о том, в чём разбираюсь.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Люкс-хост
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector