写在之前
SQLite 是一个小型的关系型数据库，它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库，不管是 MySQL 还是 MongoDB，都需要我们安装。安装之后，然后运行起来，其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。
SQLite 与前面所说的两个数据库不同。首先Python 已经将相应的驱动模块作为了标准库的一部分，只要是你安装了 Python，就可以使用；再者它可以类似于操作文件那样来操作 SQLite 数据库文件。还有一点，SQLite 源代码不受版权限制。
建立连接
SQLite 也是一个关系型数据库，所以 SQL 可以直接在里面使用。由于 SQLite 的驱动已经在 Python 里面了，所以只要引用就可以直接使用，由于我们之前已经讲过 MySQL 了，所以对于本次内容理解起来就容易多了。
> import sqlite3
> conn = sqlite3.connect('lite.db')
由上面的代码我们得到了连接对象，是不是觉得比 MySQL 连接要简单很多呢？在 sqlite3.connect('lite.db') 中，如果已经有了那个数据库，就直接连接它，如果没有的话，就会自动建一个。需要注意的是，这里的路径是可以随意指定的。
下面的代码显示的是连接对象的属性和方法：
> dir(conn) ['DataError', 'DatabaseError', 'Error', 'IntegrityError', 'InterfaceError', 'InternalError', 'NotSupportedError', 'OperationalError', 'ProgrammingError', 'Warning', '__call__', '__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__enter__', '__eq__', '__exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'commit', 'create_aggregate', 'create_collation', 'create_function', 'cursor', 'execute', 'executemany', 'executescript', 'in_transaction', 'interrupt', 'isolation_level', 'iterdump', 'rollback', 'row_factory', 'set_authorizer', 'set_progress_handler', 'set_trace_callback', 'text_factory', 'total_changes']
建立游标
这一步其实跟 MySQL 也很类似，连接了数据库之后，要建立游标对象：
> cur = conn.cursor()
接下来就是对数据库内容的操作，都是用游标对象方法来实现：
> dir(cur) ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'arraysize', 'close', 'connection', 'description', 'execute', 'executemany', 'executescript', 'fetchall', 'fetchmany', 'fetchone', 'lastrowid', 'row_factory', 'rowcount', 'setinputsizes', 'setoutputsize']
我们在里面看到了一系列我们熟悉的名称：close()、execute()、fetchall() 等。
1.创建数据库表
面对 SQLite 数据库，我们之前熟悉的 SQL 指令都可以用：
> create_table = "create table books (title,author,language)" > cur.execute(create_table) <sqlite3.Cursor object at 0x104f296c0>
这样就在数据库 lite.db 中建立了一个表 books。对这个表可以增加数据：
> cur.execute('insert into books values("python basic","rocky","python")')
<sqlite3.Cursor object at 0x104f296c0>
为了保证数据能够保存，还要进行如下操作：
> conn.commit() > cur.close() > conn.close()
以上，在刚才建立的数据库中已经有了一个表 books，表中已经有了一条记录。
2.查询
保存以后我们来查询一下：
> conn = sqlite3.connect('lite.db')
> cur = conn.cursor()
> cur.execute('select * from books')
<sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0>
> cur.fetchall()
[('python basic', 'rocky', 'python')]
3.批量插入
我们来给 books 表中多增加一些内容，以便于我们进行其它的操作：
> books = [("first book","first","c"),("second book","second","c++"),("third book","third","java")]
这次我们来一个批量插入：
> cur.executemany('insert into books values ("htmlcode">
> rows = cur.execute('select * from books')
> for row in rows:
... print(row)
...
('python basic', 'rocky', 'python')
('first book', 'first', 'c')
('second book', 'second', 'c++')
('third book', 'third', 'java')
4.更新
正如我们前面所说的，在 cur.execute() 中，可以写 SQL 语句来操作数据库：
> cur.execute("update books set title='physics' where author='first'")
<sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0>
> conn.commit()
接下来我们按照条件查询来看一看：
> cur.execute("select * from books where author='first'")
<sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0>
> cur.fetchall()
[('physics', 'first', 'c')]
5.删除
删除也是操作数据库必须的动作：
> cur.execute("select * from books")
<sqlite3.Cursor object at 0x104f297a0>
> cur.fetchall()
[('python basic', 'rocky', 'python'), ('physics', 'first', 'c'), ('third book', 'third', 'java')]
最后不要忘记在完成对数据库的操作以后，一定记得给人家「关上门」：
> cur.close()
> conn.close()
写在之后
基本的知识差不多就是这些，当然肯定不局限于此。在实际的编程中我们肯定会遇到很多的问题，大家记得要多多去查阅官方文档，学会解决问题。
至此，Python 操作数据这一部分就结束了，其实不光是这一个章节的结束，我计划里面的整个「零基础入门学习 Python」这个系列也到此结束了，后续随着我碰到的知识的增加，还会再给大家更新关于 Python 方面的东西，让我们一起加油。
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The end。
以上就是Python 如何操作 SQLite 数据库的详细内容，更多关于python操作 SQLite 数据库的资料请关注其它相关文章！