PythonでSQLite3(エスキューライト)でデータベースを扱う方法を紹介します。SQLite3は軽量でコンパクトなファイルベースのリレーショナルデータベースシステムです。
はじめに
SQLite3のインストール
Macで初めからインストールされています。
ターミナスでインストールされているか確認しましょう。
以下のコマンドでバーションを確認することでインストールされているかわかります。
sqlite3 -version
3.28.0 2019-04-15 14:49:49
Windowsの場合は以下よりダウンロードしてインストールしてください。
SQLite Home Page
www.sqlite.org
「Precompiled Binaries for Windows」の「64-bit DLL (x64) for SQLite」をダウンロードして解凍します。
Pythonのパッケージのインストール
SQLite3は標準パッケージですので、インストールは不要です。
sqlite3をインポート
import sqlite3
本ページではインポートされている前提で紹介します。
参考サイト
SQLite 公式サイト
SQLite Home Page
www.sqlite.org
SQLite Tutorial
SQLite Tutorial - An Easy Way to Master SQLite Fast
This SQLite tutorial teaches you everything you need to know to start using SQLite effectively. You will learn SQLite via extensive hands-on practices.
www.sqlitetutorial.net
Python sqlite3
sqlite3 --- SQLite データベース用の DB-API 2.0 インターフェース
ソースコード: Lib/sqlite3/ SQLite は、軽量なディスク上のデータベースを提供する C ライブラリです。別のサーバプロセスを用意する必要なく、 SQL クエリー言語の非標準的な一種を使用してデータベースにアクセスできます。一部のアプリケーションは内部データ保存に SQLite を使えます。また、SQL...
docs.python.org
SQLiteのGUIの管理ツール
定番の管理ツールとして、DB Browser for SQLiteがあります。
Windowsだけでなく、MacやLinuxなどでも利用できます。
公式サイト
DB Browser for SQLite
sqlitebrowser.org
SQLite3の操作の基本
データベースに接続
connection = sqlite3.connect(dbpath)
dbpathは任意のデータベースのファイル名とそのパスを設定してください。- ファイルが存在しない場合は空のデータベースのファイルを作成します。
Cursorオブジェクトを作成
cursor = connection.cursor()
Cursorオブジェクトは主に以下のような機能があります。
- execute：SQL 文を実行します。
- fetchone：クエリ結果から1つのシーケンスを返します。
- fetchall：全てのクエリ結果をリストで返します。
- close：接続を閉じます。
トランザクションをコミット
connection.commit()
SQLite3ではコミットしないとデータが反映されません。
（コミットしなくても反映させる方法はあるのですが、コミットを利用するようにしたほうが良いでしょう）
データベースを切断
connection.close()
データベースを作成
データベースの作成
import sqlite3
dbpath = "./log.sqlite"
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Log (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
dates TIMESTAMP,
messages TEXT
)
"""
cursor.execute(sql)
connection.close()CREATE TABLE IF NOT EXISTS テーブル名(フィールド名 データ型, )
IF NOT EXISTS：テーブルが存在しない場合は作成させます。これは無くてもいいです。- 変数にSQL文を代入しているのですが、長くなるので ダブルクォーテーションを3つ（
"""）で囲むと改行が自由になります。
利用できるフィールドのデータ型
- INTEGER：整数。値の大きさに応じて、1、2、3、4、6、または8バイトに格納されます。
- REAL：浮動小数点。8バイトのIEEE浮動小数点数として格納されます。
- TEXT：テキスト。文字コードの対応はUTF-8、UTF-16BE、UTF-16LEのみ
- BLOB：なんでも。入力されたとおりに格納されます。
補足
- Boolean型はない。
- DateやTime型はない。
PythonのAPIによってTIMESTAMP型の指定は可能です。しかしTIMESTAMPとして扱われるのではなく、文字列として保存しています。そのためTIMESTAMPとして指定しても自動的に挿入されることはありません。空の場合はNULLとなります。
レコードを登録（挿入）
from datetime import datetime connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() now = datetime.now() messages = "TEST" sql = "INSERT INTO Log (dates,messages) VALUES (?, ?)" cursor.execute(sql, (now, messages)) connection.commit() connection.close()
sql = "INSERT INTO テーブル名 (フィールド名1,フィールド名2) VALUES (?, ?)"
- sqlにSQL文を代入します。
- 値は
?とします。
cursor.execute(sql, (値1, 値2))
- cursorのexecuteでSQL文を実行します。
- 値はタプル型でまとめます。
登録するフィールドが一つの場合
sql = "INSERT INTO テーブル名 (フィールド名) VALUES (?)"
cursor.execute(sql, (値, ))
(messages, )のように、終わりにもカンマが必要です。カンマがないとエラーになります。
追加したレコードのIDを取得
cursor.lastrowidにて取得することができます。
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
now = datetime.now()
messages = "TEST"
sql = "INSERT INTO Log (dates,messages) VALUES (?, ?)"
cursor.execute(sql, (now, messages))
lastrowid = cursor.lastrowid
connection.commit()
sql = "SELECT * from Log where id = {}".format(lastrowid)
cursor.execute(sql)
data = cursor.fetchone()
connection.close()
print(data)
# (6, '2020-10-10 13:38:48.551200', 'TEST')
レコードを更新
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() id = 1 messages = "TEST2" sql = "UPDATE Log SET messages = ? where id = ?" cursor.execute(sql, (messages, id)) connection.commit() connection.close()
sql = "UPDATE Log SET フィールド名 = ? where キーのフィールド名 = ?"
- sqlにSQL文を代入します。
whereで条件を決めます。- キーと値は
?とします。
cursor.execute(sql, (messages, id))
- cursorのexecuteでSQL文を実行します。
レコードの検索
単一のフィールドを1件
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() sql = "SELECT id from Log" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchone() connection.commit() connection.close() print(data) # (1,)
cursor.fetchone()
- 検索結果から初めの1つのシーケンスを返します。
全てのフィールドを全件取得
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() sql = "SELECT * from Log" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() connection.commit() connection.close() print(data) # [(1, '2020-07-08 17:57:33.304128', 'TEST2'), (2, None, 'TEST')]
cursor.fetchall()
- 全ての検索結果をリストで返します。
For文で値を取得
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
sql = "SELECT * from Log"
cursor.execute(sql)
for data in cursor.fetchall():
print(data)
connection.commit()
connection.close()
# (1, '2020-07-08 16:37:25.783336', 'TEST2')
# (2, '2020-07-08 16:37:34.170706', 'TEST')単一の条件で全件を取得
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
id = 2
sql = "SELECT * from Log where id = ?"
cursor.execute(sql, (id,))
for data in cursor.fetchall():
print(data)
connection.commit()
connection.close()
# (2, None, 'TEST')複数の条件で全件を取得
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
id = 2
messages = "TEST"
sql = "SELECT * from Log where id = ? and messages = ?"
cursor.execute(sql, (id,messages))
for data in cursor.fetchall():
print(data)
connection.commit()
connection.close()
# (2, None, 'TEST')合計値を取得
sum(フィールド名)で取得することができます。
where文で条件を付けた場合など、検索対象がない場合の返り値は以下のようになります。0でもなく、Noneでもなく、(None,)となりますので、注意してください。
(None,)
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() sql = "SELECT sum(id) from Log" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchone() connection.close() print(data) # (21,)
最大値・最小値を検索（取得）
max(フィールド名), min(フィールド名)で取得することができます。
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
sql = "SELECT max(dates), min(dates) from Log"
cursor.execute(sql)
data = cursor.fetchone()
connection.close()
print(data)
# ('2020-10-10 13:38:48.551200', '2020-07-08 17:57:33.304128')最大値・最小値のレコードを検索
最大値・最小値の取得の応用になりますが、whereに最大値・最小値を取得するSQL文を設定します。
以下は最大値のサンプルですが、最小値にする場合は、minとしてください。
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() sql = "SELECT *from Log where dates = (SELECT max(dates) from Log)" cursor.execute(sql) data = cursor.fetchone() connection.close() print(data) # (6, '2020-10-10 13:38:48.551200', 'TEST')
LIKE（ワイルドカード）で検索
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
messages = "TE_T%"
sql = "SELECT * from Log where messages LIKE ?"
cursor.execute(sql, (messages,))
for data in cursor.fetchall():
print(data)
connection.commit()
connection.close()
# (1, '2020-07-08 17:57:33.304128', 'TEST2')
# (2, None, 'TEST')LIKEを使用します。%で前方・後方を任意に_で文字列の一文字を任意にできます。複数文字の場合はその分の_を挿入します。
NULLを検索
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
sql = "SELECT * from Log where dates is NULL"
cursor.execute(sql)
for data in cursor.fetchall():
print(data)
connection.commit()
connection.close()
# (2, None, 'TEST')フィールド名 is NULLとします。
日付の検索
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
dates = "2020-07-08"
sql = "SELECT * from Log where dates >= ?"
cursor.execute(sql, (dates, ))
for data in cursor.fetchall():
print(data)
connection.commit()
connection.close()
# (1, '2020-07-08 17:57:33.304128', 'TEST2')- SQLite3では厳密には日付や日時型のデータ型は存在しませんが、擬似的に検索することができます。
検索結果のレコードを連想配列で取得
connection = sqlite3.connect(dbpath)
connection.row_factory = sqlite3.Row
cursor = connection.cursor()
sql = "SELECT * from Log"
cursor.execute(sql)
for data in cursor.fetchall():
print(data["id"], data["dates"], data["messages"])
connection.commit()
connection.close()
# 1 2020-07-08 17:57:33.304128 TEST2
# 2 None TESTconnection.row_factory = sqlite3.Row
- この一文を入れることにより、連想配列で取得することができます。
- それぞれの意味を理解するのは難しいので、ここでは説明しません。気になる方は以下を参照してください。
data = cursor.fetchall()としてprint(data)すると、以下のように表示されるので注意してください。[<sqlite3.Row object at 0x110c30bf0>, <sqlite3.Row object at 0x110c30e50>]
検索結果の件数を取得
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() id = 1 dates = "2020-07-08" sql = "SELECT * from Log where id = ? and dates >= ?" cursor.execute(sql, (id, dates)) data = cursor.fetchall() connection.commit() connection.close() print(data) # [(1, '2020-07-08 17:57:33.304128', 'TEST2')] print(len(num)) # 2
- SQLite3では件数を取得する関数が用意されていないため、
fetchall()で全件取得してリスト型の件数を取得する必要があります。
レコードを削除
connection = sqlite3.connect(dbpath) cursor = connection.cursor() id = 2 sql = "DELETE from Log where id = ?" cursor.execute(sql, (id, )) connection.commit() connection.close()
テーブルを削除
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS Log")
connection.close()Pandasデータフレーム
Pandasデータフレームからテーブルを作成
df.to_sql('テーブル名', connection, if_exists='replace')
if_exists='replace'：もし同一テーブル名が存在していたら置き換える。- データベースのインデックスを指定する場合は、予めPandasデータフレームでインデックスを指定すると引き継がれます。
import sqlite3
import pandas as pd
dbpath = "./log.sqlite"
connection = sqlite3.connect(dbpath)
cursor = connection.cursor()
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns = ["aaa", "bbb", "ccc"])
print(df)
# aaa bbb ccc
# 0 1 2 3
# 1 4 5 6
# 2 7 8 9
df.to_sql('test', connection, if_exists='replace')
sql = 'SELECT * FROM test'
for row in cursor.execute(sql):
print(row)
# (0, 1, 2, 3)
# (1, 4, 5, 6)
# (2, 7, 8, 9)
df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], columns = ["aaa", "bbb", "ccc"])
df = df.set_index('aaa')
print(df)
# bbb ccc
# aaa
# 1 2 3
# 4 5 6
# 7 8 9
df.to_sql('test', connection, if_exists='replace')
sql = 'SELECT * FROM test'
for row in cursor.execute(sql):
print(row)
# (1, 2, 3)
# (4, 5, 6)
# (7, 8, 9)
cursor.close()
connection.close()
SQLiteのデータをPandasデータフレームで取得
pd.read_sql(sql, connection)
- インデックスの指定：
index_col='index'
import sqlite3 import pandas as pd dbpath = "./log.sqlite" connection = sqlite3.connect(dbpath) sql = 'SELECT * FROM test' df = pd.read_sql(sql, connection) print(df) # index aaa bbb ccc # 0 0 1 2 3 # 1 1 4 5 6 # 2 2 7 8 9 df = pd.read_sql(sql, connection, index_col='index') print(df) # aaa bbb ccc # index # 0 1 2 3 # 1 4 5 6 # 2 7 8 9 connection.close()
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