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python-Python与SQLite数据库-使用Python执行SQLite查询（二）

PythonSQLite数据库执行 使用 查询
2023-06-13 09:18:47 时间

参数化查询

在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。以下是一个使用参数化查询查询customers表格中age列大于等于指定值的示例：

import sqlite3

# Create a connection to the database
conn = sqlite3.connect('example.db')

# Create a cursor object
c = conn.cursor()

# Define a parameter
age_threshold = 30

# Query the table
c.execute("SELECT * FROM customers WHERE age >= ?", (age_threshold,))

# Fetch all rows
rows = c.fetchall()

# Print the rows
for row in rows:
    print(row)

# Close the cursor and the database connection
c.close()
conn.close()

在上面的示例中，我们使用execute()方法执行SQL语句来查询customers表格中age列大于等于指定值的数据。我们使用占位符?表示要传递一个变量的值。在执行查询时，我们将实际值作为元组的第二个参数传递给execute()方法，这里使用了(age_threshold,)这种写法来表示只有一个元素的元组。最后，我们使用一个循环遍历所有行，并打印它们的值。

使用fetchall()获取列名和列类型

当我们查询数据库时，通常需要知道每列的名称和数据类型。在Python中，我们可以使用fetchall()方法获取查询结果中所有行的列名和列类型。以下是一个获取customers表格列名和列类型的示例：

import sqlite3

# Create a connection to the database
conn = sqlite3.connect('example.db')

# Create a cursor object
c = conn.cursor()

# Query the table
c.execute("SELECT * FROM customers")

# Fetch all rows
rows = c.fetchall()

# Print the column names and types
print([description[0] for description in c.description])
print([description[1] for description in c.description])

# Close the cursor and the database connection
c.close()
conn.close()

在上面的示例中，我们使用description属性获取查询结果中所有列的描述信息，其中包括列名和列类型。我们使用一个列表推导式来提取列名和列类型，并使用print()函数打印它们的值。

使用fetchall()和pandas库获取数据框

pandas是一个强大的数据分析库，可以用于处理和分析数据。在Python中，我们可以使用pandas库将查询结果转换为数据框，并使用数据框来处理数据。以下是一个将customers表格中的数据转换为数据框的示例：

import sqlite3
import pandas as pd

# Create a connection to the database
conn = sqlite3.connect('example.db')

# Query the table
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM customers", conn)

# Print the data frame
print(df)

# Close the database connection
conn.close()

在上面的示例中，我们首先创建了一个数据库连接。然后，我们使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询，并将结果转换为数据框。最后，我们使用print()函数打印数据框的内容。

pandas库还提供了许多用于处理和分析数据的函数和工具，例如数据清洗、数据分组、数据可视化等等。如果你需要处理大量数据，使用pandas库将会是一个不错的选择。

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