Python与SQLite模糊查询指南
前言
在本文中，我们将学习如何使用Python与SQLite进行模糊查询。模糊查询是指在某些情况下，我们无法准确知道查询条件，因此我们需要找到匹配部分内容的记录。SQLite是一个轻量级的数据库管理系统，非常适合于初学者使用，而Python则是与数据库交互的理想语言。
整体流程
以下是实现Python SQLite模糊查询的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装SQLite3模块 |
| 2 | 创建SQLite数据库及表格 |
| 3 | 插入示例数据 |
| 4 | 实现模糊查询 |
| 5 | 显示查询结果 |
| 6 | 关闭数据库连接 |
我们将使用上面的流程来构建我们的程序。
流程图
flowchart TD
A[开始] --> B[安装SQLite3模块]
B --> C[创建SQLite数据库及表格]
C --> D[插入示例数据]
D --> E[实现模糊查询]
E --> F[显示查询结果]
F --> G[关闭数据库连接]
G --> H[结束]
步骤详解
1. 安装SQLite3模块
SQLite3是Python内置的模块，不需要单独安装，只需确保您的Python环境正常工作。您可以在终端或命令行中使用以下命令来检查是否有SQLite3模块：
python -c "import sqlite3; print(sqlite3.version)"
如果没有错误返回且显示版本号，说明模块正常可用。
2. 创建SQLite数据库及表格
接下来，我们需要创建一个数据库以及存储我们数据的表格。在本示例中，我们将创建一个名为employees.db的数据库，以及一个名为employees的表格。
import sqlite3
# 1. 连接到数据库，如果数据库不存在，会自动创建
conn = sqlite3.connect('employees.db')
# 2. 创建一个Cursor对象，用于执行SQL语句
cursor = conn.cursor()
# 3. 创建一个表，假设这个表用来存储员工信息
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
position TEXT NOT NULL
)
''')
# 4. 提交事务
conn.commit()
代码解析：
sqlite3.connect('employees.db')：连接到名为employees.db的数据库。cursor = conn.cursor()：创建一个Cursor对象用以执行SQL语句。CREATE TABLE IF NOT EXISTS：创建一个表，如果表已经存在则不会创建。conn.commit()：提交事务，使创建表的操作生效。
3. 插入示例数据
创建好表格后，我们需要插入一些示例数据，用于后面的模糊查询。
# 1. 准备示例数据
employees = [
('Alice', 'Developer'),
('Bob', 'Designer'),
('Charlie', 'Manager'),
('David', 'Developer'),
('Eva', 'Manager')
]
# 2. 插入数据
cursor.executemany('''
INSERT INTO employees (name, position) VALUES (?, ?)
''', employees)
# 3. 提交事务
conn.commit()
代码解析：
executemany方法可以同时插入多条记录，使用占位符?，可以有效防止SQL注入。- 再次调用
conn.commit()以保存插入的数据。
4. 实现模糊查询
模糊查询的关键在于使用LIKE运算符。这里我们将以姓名的部分匹配为例。
# 1. 执行模糊查询
search_term = 'a' # 我们想要包含字母 'a' 的员工
cursor.execute('''
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE ?
''', ('%' + search_term + '%',)) # '%'用于匹配任意数量字符
# 2. 获取查询结果
results = cursor.fetchall()
代码解析：
LIKE运算符用于模糊匹配，%表示任意字符。cursor.fetchall()将获取所有查询结果。
5. 显示查询结果
接下来，我们将把模糊查询的结果打印出来。
# 1. 打印结果
for row in results:
print(f'ID: {row[0]}, Name: {row[1]}, Position: {row[2]}')
代码解析：
- 我们遍历
results，将每一行的员工信息打印出来。
6. 关闭数据库连接
最后，在完成所有操作后，记得要关闭数据库连接。
# 1. 关闭Cursor和连接
cursor.close()
conn.close()
代码解析：
- 使用
cursor.close()关闭Cursor对象，释放资源。 conn.close()关闭与数据库的连接。
完整代码示例
将上述代码片段整合起来，我们得到以下完整代码：
import sqlite3
# 1. 连接到数据库
conn = sqlite3.connect('employees.db')
cursor = conn.cursor()
# 2. 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employees (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
position TEXT NOT NULL
)
''')
conn.commit()
# 3. 插入示例数据
employees = [
('Alice', 'Developer'),
('Bob', 'Designer'),
('Charlie', 'Manager'),
('David', 'Developer'),
('Eva', 'Manager')
]
cursor.executemany('''
INSERT INTO employees (name, position) VALUES (?, ?)
''', employees)
conn.commit()
# 4. 执行模糊查询
search_term = 'a'
cursor.execute('''
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE ?
''', ('%' + search_term + '%',))
results = cursor.fetchall()
# 5. 打印查询结果
for row in results:
print(f'ID: {row[0]}, Name: {row[1]}, Position: {row[2]}')
# 6. 关闭Cursor和连接
cursor.close()
conn.close()
结尾
在本文中，我们详细介绍了如何使用Python与SQLite进行模糊查询。从安装SQLite3模块开始，到创建数据库和表格，插入数据，最后执行模糊查询并显示结果，每一步都进行了详细解析。希望通过本篇文章，您能完整掌握Python与SQLite的基础操作，并能够灵活应用模糊查询技术。继续探索数据库的世界，祝您编程愉快！
