在当今数据驱动的世界中，拥有有效的数据处理方法至关重要，而 SQLite 是小型数据库系统的最佳解决方案之一。 SQLite 是一种流行的关系数据库系统，易于使用、轻量级且可扩展。
在 SQLite 中存储数据的一种方法是以 CSV 格式存储。这使我们能够将结构化数据存储在平面文件中，并且可以在 Python 的帮助下轻松解析。在本教程中，我们将学习如何使用 Python 从 CSV 文件创建 SQLite 数据库。
什么是SQLite数据库？
SQLite 是一个软件库，提供关系数据库管理系统 (RDBMS)，该系统将数据存储在独立、无服务器、零配置、事务性 SQL 数据库引擎中。它是一种轻量级、基于文件的数据库，广泛应用于嵌入式系统和移动应用程序。
SQLite数据库是一种基于文件的数据库，以表格形式以结构化方式存储数据，使用行和列。SQLite数据库是自包含的，意味着它们不需要单独的服务器或进程来运行，并且可以被应用程序直接访问。
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SQLite之所以受欢迎，是因为它易于设置，需要最少的资源，并支持标准的SQL语法来查询和操作数据。它也非常可靠，并提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务，确保数据始终保持一致和准确。
SQLite数据库通常用于移动应用程序、网络浏览器、桌面软件和其他需要小型本地数据库的应用程序。由于其低内存和存储要求，它们还被用于嵌入式系统和其他资源有限的设备。
总的来说，SQLite提供了一种简单而强大的方法来存储和管理数据，因此成为许多开发者和应用程序的热门选择。
所需步骤
步骤1：导入所需模块
我们使用Python内置的“sqlite3”模块与SQLite数据库进行交互。此外，我们还使用“csv”模块从CSV文件中读取数据。要导入这些模块，请运行以下代码片段 -
第二步：创建连接
要与SQLite数据库进行交互，我们首先需要创建一个连接。 “sqlite3”模块中的“connect()”方法用于创建与数据库的连接。我们还可以指定数据库文件的路径。
# creating a connection to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
步骤3：创建游标
游标用于执行SQL查询并从数据库中获取数据。我们可以使用`cursor()`方法从连接对象中检索游标对象。
creating a cursor object cur = conn.cursor()
第 4 步：从 CSV 文件读取数据
接下来，我们需要从CSV文件中读取数据。我们可以使用Python内置的`csv`模块来读取CSV文件中的数据。
# reading data from the CSV file
with open('data.csv') as f:
reader = csv.reader(f)
data = list(reader)
第 5 步：创建表
在将数据插入数据库之前，我们需要创建一个用于保存数据的表。我们可以使用“CREATE TABLE”语句来创建表。
# creating a table
cur.execute('''CREATE TABLE table_name (
column1_name data_type,
column2_name data_type,
...
)''')
第 6 步：将数据插入表中
一旦我们创建了表格，我们就可以向其中插入数据。我们可以使用`INSERT INTO`语句将数据插入到表中。
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# inserting data into the table
for row in data:
cur.execute("INSERT INTO table_name (column1_name, column2_name, ...) values (?, ?, ...)", row)
第7步：提交更改
插入所有数据后，我们需要将其提交到数据库。
committing changes conn.commit()
第 8 步：关闭连接
最后，我们需要关闭与数据库的连接。
closing the connection conn.close()
结论
在本教程中，我们学习了如何使用 Python 从 CSV 文件创建 SQLite 数据库。我们已经介绍了以下步骤 -
导入所需模块：第一步是在Python中导入与SQLite数据库一起使用的所需模块。
创建连接：导入模块后，需要与数据库建立连接。该连接用于与数据库通信。
创建游标：游标被创建用于执行SQL查询并从数据库中获取数据。
从 CSV 文件读取数据：如果数据库中尚不存在数据，则需要从 CSV 文件或其他来源读取数据。
创建表：需要在数据库中创建一个表来存储数据。
向表中插入数据：使用SQL插入语句将数据插入到表中。
提交更改：插入数据后，需要将更改提交到数据库。
关闭连接：最后，关闭与数据库的连接，以确保释放资源并防止与数据库进一步通信。
通过按照这些步骤，我们可以轻松地从CSV文件创建SQLite数据库，并高效地处理我们的数据。
