标签：12 大学排名 数据库 实践 cursor sqlite3 print conn
一、操作数据库（以SQLite3为例）
SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成。sqlite3 模块是由 Gerhard Haring 编写的。它提供了一个与 PEP 249 描述的 DB-API 2.0 规范兼容的 SQL 接口。我们不需要单独安装该模块，因为 Python 2.5.x 以上版本默认自带了该模块。
为了使用 sqlite3 模块，首先必须创建一个表示数据库的连接对象，然后可以有选择地创建光标对象，这将帮助执行所有的 SQL 语句。
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API |
描述 |
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sqlite3.connect(database [,timeout ,other optional arguments]) |
该 API 打开一个到 SQLite 数据库文件 database 的链接。您可以使用 ":memory:" 来在 RAM 中打开一个到 database 的数据库连接，而不是在磁盘上打开。如果数据库成功打开，则返回一个连接对象。 当一个数据库被多个连接访问，且其中一个修改了数据库，此时 SQLite 数据库被锁定，直到事务提交。timeout 参数表示连接等待锁定的持续时间，直到发生异常断开连接。timeout 参数默认是 5.0（5 秒）。 如果给定的数据库名称 filename 不存在，则该调用将创建一个数据库。如果您不想在当前目录中创建数据库，那么您可以指定带有路径的文件名，这样您就能在任意地方创建数据库。 |
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connection.cursor([cursorClass]) |
该例程创建一个 cursor，将在 Python 数据库编程中用到。该方法接受一个单一的可选的参数 cursorClass。如果提供了该参数，则它必须是一个扩展自 sqlite3.Cursor 的自定义的 cursor 类。 |
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cursor.execute(sql [, optional parameters]) |
该例程执行一个 SQL 语句。该 SQL 语句可以被参数化（即使用占位符代替 SQL 文本）。sqlite3 模块支持两种类型的占位符：问号和命名占位符（命名样式）。 例如：cursor.execute("insert into people values (?, ?)", (who, age)) |
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connection.execute(sql [, optional parameters]) |
该例程是上面执行的由光标（cursor）对象提供的方法的快捷方式，它通过调用光标（cursor）方法创建了一个中间的光标对象，然后通过给定的参数调用光标的 execute 方法。 |
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cursor.executemany(sql, seq_of_parameters) |
该例程对 seq_of_parameters 中的所有参数或映射执行一个 SQL 命令。 |
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connection.executemany(sql[, parameters]) |
该例程是一个由调用光标（cursor）方法创建的中间的光标对象的快捷方式，然后通过给定的参数调用光标的 executemany 方法。 |
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cursor.executescript(sql_script) |
该例程一旦接收到脚本，会执行多个 SQL 语句。它首先执行 COMMIT 语句，然后执行作为参数传入的 SQL 脚本。所有的 SQL 语句应该用分号（;）分隔。 |
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connection.executescript(sql_script) |
该例程是一个由调用光标（cursor）方法创建的中间的光标对象的快捷方式，然后通过给定的参数调用光标的 executescript 方法。 |
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connection.total_changes() |
该例程返回自数据库连接打开以来被修改、插入或删除的数据库总行数。 |
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connection.commit() |
该方法提交当前的事务。如果您未调用该方法，那么自您上一次调用 commit() 以来所做的任何动作对其他数据库连接来说是不可见的。 |
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connection.rollback() |
该方法回滚自上一次调用 commit() 以来对数据库所做的更改。 |
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connection.close() |
该方法关闭数据库连接。请注意，这不会自动调用 commit()。如果您之前未调用 commit() 方法，就直接关闭数据库连接，您所做的所有更改将全部丢失！ |
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cursor.fetchone() |
该方法获取查询结果集中的下一行，返回一个单一的序列，当没有更多可用的数据时，则返回 None。 |
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cursor.fetchmany([size=cursor.arraysize]) |
该方法获取查询结果集中的下一行组，返回一个列表。当没有更多的可用的行时，则返回一个空的列表。该方法尝试获取由 size 参数指定的尽可能多的行。 |
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cursor.fetchall() |
该例程获取查询结果集中所有（剩余）的行，返回一个列表。当没有可用的行时，则返回一个空的列表。 |
接下来演示一些关于数据库的基础操作
• 连接数据库
下面操作是连接到一个现有的数据库，如果数据库不存在，则它会被创建，最后将返回一个数据库对象。
1 import sqlite3
2
3 conn = sqlite3.connect('test.db')
4
5 print("Opened database successfully")
如果数据库成功创建，那么会显示此语句:
Open database successfully
• 创建表
下面操作是在先前创建的数据库中创建一个表。
1 import sqlite3
2
3 conn = sqlite3.connect('test.db')
4 print("Opened database successfully")
5 c = conn.cursor()
6 c.execute('''CREATE TABLE COMPANY
7 (ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,
8 NAME TEXT NOT NULL,
9 AGE INT NOT NULL,
10 ADDRESS CHAR(50),
11 SALARY REAL);''')
12 print("Table created successfully")
13 conn.commit()
14 conn.close()
• INSERT操作
下面操作是在先前创建的表中创建记录。
1 import sqlite3
2
3 conn = sqlite3.connect('test.db')
4 c = conn.cursor()
5 print("Opened database successfully")
6
7 c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
8 VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 )");
9
10 c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
11 VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00 )");
12
13 c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
14 VALUES (3, 'Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 )");
15
16 c.execute("INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) \
17 VALUES (4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 )");
18
19 conn.commit()
20 print("Records created successfully")
21 conn.close()
• SELECT操作
下面操作是获取先前创建表的数据并显示。
1 import sqlite3
2
3 conn = sqlite3.connect('test.db')
4 c = conn.cursor()
5 print("Opened database successfully")
6
7 cursor = c.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
8 for row in cursor:
9 print("ID = ", row[0])
10 print("NAME = ", row[1])
11 print("ADDRESS = ", row[2])
12 print("SALARY = ", row[3], "\n")
13
14 print("Operation done successfully")
15 conn.close()
效果如下：
• UPDATE操作
下面操作是使用UPDATE语句更新任何记录，然后从表中获取并显示更新的记录。
1 import sqlite3
2
3 conn = sqlite3.connect('test.db')
4 c = conn.cursor()
5 print("Opened database successfully")
6
7 c.execute("UPDATE COMPANY set SALARY = 25000.00 where ID=1")
8 conn.commit()
9 print("Total number of rows updated :", conn.total_changes)
10
11 cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
12 for row in cursor:
13 print("ID = ", row[0])
14 print("NAME = ", row[1])
15 print("ADDRESS = ", row[2])
16 print("SALARY = ", row[3], "\n")
17
18 print("Operation done successfully")
19 conn.close()
效果如下：
• DELETE操作
下面操作是使用DELETE语句删除任何记录，然后从表中获取并显示剩余的记录。
1 import sqlite3
2
3 conn = sqlite3.connect('test.db')
4 c = conn.cursor()
5 print("Opened database successfully")
6
7 c.execute("DELETE from COMPANY where ID=2;")
8 conn.commit()
9 print("Total number of rows deleted :", conn.total_changes)
10
11 cursor = conn.execute("SELECT id, name, address, salary from COMPANY")
12 for row in cursor:
13 print("ID = ", row[0])
14 print("NAME = ", row[1])
15 print("ADDRESS = ", row[2])
16 print("SALARY = ", row[3], "\n")
17
18 print("Operation done successfully")
19 conn.close()
效果如下：
二、实例操作（2015大学排名）
根据上周作业，制作了2015年大学排名的csv文件，下面的操作都将基于该csv文件进行。
• 将csv文件写入数据库
代码如下：
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Fri May 31 12:33:56 2019
4
5 @author: Regan_White_Lin 12
6 """
7
8 import pandas
9 import sqlite3
10 conn= sqlite3.connect("2015大学排名(12).db")
11 k = pandas.read_csv('2015中国大学排名爬虫.csv',encoding='gbk')
12 k.to_sql('University', conn, if_exists='append', index=False)
13 print('success')
14 conn = sqlite3.connect('2015大学排名(12).db')
15 cur = conn.cursor()
16 cur.execute('SELECT * FROM University')
17 li = cur.fetchall()
18 i=0
19 for line in li:
20 i+=1
21 for item in line:
22 print(item, end=' ')
23 print()
24 if i==192:
25 break
26 conn.close()
输出结果：
数据较多···
• 查询本校排名及得分
代码如下：
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Fri May 31 12:54:03 2019
4
5 @author: Regan_White_Lin 12
6 """
7
8 import sqlite3
9 conn= sqlite3.connect("2015大学排名(12).db")
10 cur = conn.cursor()
11 cur.execute('SELECT * FROM University')
12 li = cur.fetchall() #返回所有查询结果
13 for line in li:
14 if "广东技术师范大学" in line:
15 print(line)
16 break
17 else:
18 print("查无该校数据")
19 conn.close()
输出结果：
后来我自己自行在该csv文件中寻找“广东技术师范大学”，发现真的没有排名（非常难受），为了确定是真的没有而非程序本身问题，我再查询了一下中山大学，得到的结果是这样的：
看来程序本身没有问题，确实可以查找学校数据。
• 查询并显示广东省学校的排名及得分
代码如下：
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Fri May 31 13:07:46 2019
4
5 @author: Regan_White_Lin 12
6 """
7
8 import sqlite3
9 conn= sqlite3.connect("2015大学排名(12).db")
10 cur = conn.cursor()
11 cur.execute('SELECT * FROM University')
12 li = cur.fetchall() #返回所有查询结果
13 for line in li:
14 if "广东" in line:
15 print("{} {} {} {}".format(line[0],line[1],line[2],line[5]))
16 conn.close()
输出结果：
三、对广东省内大学的排名
在上面，我们已经输出了广东省内大学的名单，但是它们的排序方式仍然是原始的综合排名，而我们想要让名单根据某一特定方式排序（即根据各项数据进行权重分配，权重大的优先排序，次者次排序以此类推），首先将得到的名单先输出为csv文件格式，再将它写入数据库的一个新表中。
代码（输出为csv格式文件）如下：
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Fri May 31 13:07:46 2019
4
5 @author: Regan_White_Lin 12
6 """
7
8 import sqlite3
9 import pandas
10 def saveAsCsv(filename, tabel_list):
11 FormData = pandas.DataFrame(tabel_list)
12 FormData.columns = ["排名","学校名称","省市","总分","生源质量","培养结果","人才培养得分"]
13 FormData.to_csv(filename,encoding="gbk")
14
15 conn= sqlite3.connect("2015大学排名(12).db")
16 cur = conn.cursor()
17 cur.execute('SELECT * FROM University')
18 li = cur.fetchall()
19 #返回所有查询结果
20 list=[]
21 for line in li:
22 if "广东" in line:
23 list.append(line)
24 print("{} {} {} {}".format(line[0],line[1],line[2],line[5]))
25 saveAsCsv("2015广东大学排名爬虫.csv", list)
26 conn.close()
代码（将数据写入数据库的新表）如下：
1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Fri May 31 12:33:56 2019
4
5 @author: Regan_White_Lin 12
6 """
7
8 import pandas
9 import sqlite3
10 conn= sqlite3.connect("2015大学排名(12).db")
11 k = pandas.read_csv('2015广东大学排名爬虫.csv',encoding='gbk')
12 k.to_sql('Guangdong', conn, if_exists='append', index=False)
13 print('success')
14 conn = sqlite3.connect('2015大学排名(12).db')
15 cur = conn.cursor()
16 cur.execute('SELECT * FROM Guangdong')
17 li = cur.fetchall()
18 i=0
19 for line in li:
20 i+=1
21 for item in line:
22 print(item, end=' ')
23 print()
24 if i==10:
25 break
26 conn.close()
效果如下：
根据培养结果，从高到低排序结果如下：
标签：12,大学排名,数据库,实践,cursor,sqlite3,print,conn 来源： https://www.cnblogs.com/meirenjiajing/p/10979907.html
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