Python 如何操作 SQLite 数据库

Python与SQLite数据库一起使用如下：建立SQLite连接。
使用sqlite3 .connect方法建立与SQLite数据库的连接。
如果数据库文件已经存在，请直接连接。
否则，将自动创建一个新的数据库文件。
可以根据需要自定义路径。
获取连接属性和方法：Connection.Close：关闭数据库连接。
Connection.execute：执行SQL语句。
Connection.fetchall：通常在光标对象中用于查询结果中的所有行。
请注意，连接对象本身没有光标对象调用的获取对象。
创建数据库表：使用SQLCreateTable语句创建表。
示例：createtablebooks。
将数据添加到表：使用SQLINSERTINTO语句添加数据。
例如，Insertintobooksvalues。
添加数据后确保提交交易。
查询数据库：使用光标对象执行查询操作。
查询的结果可以通过光标对象的获取，获取或提取方法检索。
批处理插入数据：使用循环结构与执行方法结合使用，以批量插入数据以提高效率。
更新数据：使用SQLUPDATE语句更新数据。
示例：UpdateBookSset ... Where ....删除数据：使用SQLDELETE语句删除数据。
示例：deletefrombookswhere ...关闭连接：操作完成后，使用Connection.close方法关闭数据库连接并解锁资源。
注意：在实际编程中，建议您尝试，除了块捕获和处理这些异常以处理可能的异常外。
同时，我们建议您参考官方文档，以获取有关包含数据库操作的代码的更详细和准确的信息。

怎样在SQLite中快速地插入大量数据?

db.BeginTransction（）; （数据包含）db.indransaction（）;

sqlite插入一万多条数据会报内存溢出 该怎么解决

内存溢出会导致该程序的异常逮捕，这也是Java层或MySQL崩溃。
如果Java级别异常停止，请注意不要同时加载太多数据，并完全放弃未使用的数据的参考报告。
尽管Java会自动回收，但回收的原理是不再保留对象，也就是说，参考计数为零。
如果数据太大，则可以考虑临时文件。
如果MySQL异常停止，请首先添加配置缓存。
通常，MySQL并不容易崩溃，尤其是在适合时。
如果记录记录集在查询期间特别大，则会导致查询使用大量的存储空间，这是有问题的。
插入操作是一一执行的，不会导致使用大型内存。
如果仅是数据的移植，请尝试不使用ORM框架，例如Hibernate和Mybatis，因为它们具有所有缓存，因此最好直接使用JDBC。

如何批量导入数据到Sqlite数据库

这是这样做的方法：以Windows系统为例，Linux下的命令相同。
1 安装SQLite工具包。
首先，您需要安装SQLite工具包。
如何确定是否已安装？最简单的方法是在命令行上输入sqlite3 ，您将收到以下消息：这意味着它已安装。
如果未安装，则可以与Baidu一起使用。
2 打开数据库。
输入命令行：sqlite3 数据库，例如：sqlite3 test.db：如果不在数据库中添加表，则未建立数据库，并且不会在硬盘上生成文件。
如果数据库已经存在，则将其打开。
如上图所示，数据库test.db成功打开。
3 如图所示，更改分离器。
默认分离器符号是|更改命令是：4 导入数据命令：.import文件名称名称，例如.importg：/data/temp.txtstudent。
在这里应注意的是，默认情况下，数据库字符编码通常为UTF-8 如果数据库中的汉字乱七八糟，请在导入之前将使用UE编辑的TXT文件转换为使用UE到UTF-8