이 기사는 심층적 인 SQLite 데이터베이스와 Python과의 사용을 탐색합니다. 우리는 Python 's
가 제공하는 고급 기능 중 일부를 탐색하여 작업을 단순화합니다. sqlite3
sqlite3
참고 : 시작하기 전에 SQL에 익숙해지는 것이 가장 좋습니다. 익숙하지 않은 경우 SQL 학습을 참조하십시오.
코어 포인트
모듈은 Sqlite에 sqlite를 제공하고 Python이 사전 설치됩니다. 사용자는 데이터베이스를 만들고, 데이터베이스에 연결하고, 테이블을 만들고, 데이터를 삽입하고, SQL 명령을 실행할 수 있습니다. 이 모듈은 또한 자리 표시자를 지원하므로 SQL 명령에서 매개 변수 교체를 허용하여 변수를 쿼리에보다 쉽게 삽입 할 수 있습니다.
- 로
- 를 설정하여 트랜잭션을 명시 적으로 처리 할 수 있습니다.
-
sqlite 란 무엇입니까?
sqlite3
sqlite의 모토는 다음과 같습니다. "작고 빠르며 신뢰할 수 있습니다. 두 가지를 선택하십시오.". sqlite는 C 언어로 작성된 임베디드 데이터베이스 라이브러리입니다. MySQL 또는 PostgreSQL과 같은 다른 데이터베이스 기술에 익숙 할 수 있습니다. 이 기술은 클라이언트-서버 방법을 사용합니다. 데이터베이스는 서버로 설치 한 다음 클라이언트를 사용하여 연결합니다. SQLITE는 다릅니다. 프로그램에 라이브러리로 포함되어 있기 때문에 임베디드 데이터베이스라고합니다. 모든 데이터는 파일 (일반적으로 .db 확장자와 함께)에 저장되며 함수를 사용하여 SQL 문을 실행하거나 데이터베이스에서 다른 작업을 수행 할 수 있습니다. -
sqlite는 다음 상황에서 잘 수행됩니다 -
대형 CSV 파일을 사용하는 것과 비교하여 SQL의 전력을 활용하여 모든 데이터를 단일 SQLITE 데이터베이스에 넣을 수 있습니다. - 반면에
는 Android 및 iOS와 같은 대부분의 모바일 운영 체제에 포함되어 있으므로 독립형 서버리스 데이터 저장 솔루션이 필요한 경우 SQLITE가 완벽한 선택 일 수 있습니다. sqlite는 응용 프로그램의 구성 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 실제로 SQLITE는 구성 파일과 같은 파일 기반 시스템보다 35% 빠릅니다. SQLITE를 선택하지 않는 이유는 무엇입니까? MySQL 또는 PostgreSQL과 달리 SQLite에는 다중 사용자 기능이 부족합니다.sqlite는 여전히 서비스가 아닌 파일 기반 데이터베이스입니다. 프로세스로 관리 할 수 없으며 리소스 사용을 시작하거나 중지하거나 관리 할 수 없습니다. 소개에서 언급했듯이 Sqlite는 C 라이브러리입니다. 그러나 파이썬을 포함한 인터페이스를 작성하는 많은 언어가 있습니다. 모듈은 SQL 인터페이스를 제공하며 최소한 SQLITE 3.7.15가 필요합니다. - 놀랍게도,
는 파이썬과 함께 사용할 수 있으므로 아무것도 설치할 필요가 없습니다.sqlite3 를 사용하십시오코드를 작성할 시간입니다! 첫 번째 부분에서는 기본 데이터베이스를 생성합니다. 가장 먼저해야 할 일은 데이터베이스를 작성하고 연결하는 것입니다. -
를 호출하여 데이터베이스에 대한 연결을 초기화합니다. 모든 것이 잘 진행되면 는
객체의 인스턴스가됩니다. 실패하면 수신 된 예외를 인쇄하고 데이터베이스 연결을 닫습니다. 공식 문서에 명시된 바와 같이, 각 열린 SQLite 데이터베이스는 객체로 표시됩니다. SQL 명령을 실행해야 할 때마다 sqlite3
객체에는 라는 메소드가 있습니다. 데이터베이스 기술에서 커서는 데이터베이스에서 레코드를 통과 할 수있는 제어 구조입니다.
sqlite3
에 의해 생성됩니다.
위 내용은 파이썬을 사용한 SQLITE 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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