sqlite utils Python (Wie es für Entwickler funktioniert)

Einführung

DieSQLite-utils Das Python-Paket ist ein vielseitiges Tool, das Python-Utility-Funktionen für die Arbeit mit SQLite-Datenbanken enthält. Es bietet eine Befehlszeilenschnittstelle(CLI) und eine Python-Bibliothek, die das Erstellen, Manipulieren und Abfragen von SQLite-Datenbanken erleichtert. Schauen wir uns die Funktionen an und sehen wir uns einige Codebeispiele an. Später in diesem Artikel werden wir uns mit folgenden Themen befassenIronPDFeine Bibliothek zur PDF-Erzeugung, entwickelt vonIron Software.

Überblick über SQLite-utils

SQLite-utils wurde entwickelt, um verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit der Bearbeitung von SQLite-Datenbanken zu vereinfachen. Einige der wichtigsten Merkmale sind:

• Erstellung und Verwaltung von Datenbanken: Erstellen Sie mühelos neue Datenbanken und Tabellen.
• Einfügen und Abfragen von Daten: Einfügen von JSON-Daten, CSV- oder TSV-Dateien und Ausführen von SQL-Abfragen.
• Volltextsuche: Konfigurieren Sie Volltext-Suchanfragen und führen Sie sie aus.
• Schema-Transformationen: Führen Sie Schemaänderungen durch, die von SQLite's ALTER TABLE nicht direkt unterstützt werden.
• Daten-Normalisierung: Extrahieren von Spalten in separate Tabellen zur Normalisierung der Daten.
• Benutzerdefinierte SQL-Funktionen: Installieren Sie Plugins, um benutzerdefinierte SQL-Funktionen hinzuzufügen.

Einrichtung

Sie können Folgendes installierenSQLite-utils mit pip:

pip install sqlite-utils

Oder, wenn Sie Homebrew unter macOS verwenden:

brew install sqlite-utils

brew install sqlite-utils

Verwendung von SQLite-utils als CLI-Werkzeug

Mit dem CLI-Tool können Sie verschiedene Vorgänge direkt über die Befehlszeile ausführen. Hier sind einige Beispiele:

Erstellen einer Datenbank und Einfügen von Daten

Erstellen wir eine neue SQLite-Datenbank und fügen wir einige Daten aus einer CSV-Datei ein:

# Create a new database and insert data from a CSV file
sqlite-utils insert dogs.db dogs dogs.csv --csv

# Create a new database and insert data from a CSV file
sqlite-utils insert dogs.db dogs dogs.csv --csv

Daten abfragen

Mit dem folgenden Befehl können Sie eine SQL-Abfrage aus der Datenbank durchführen:

# Query the database and display results in JSON format
sqlite-utils dogs.db "select * from dogs" --json

# Query the database and display results in JSON format
sqlite-utils dogs.db "select * from dogs" --json

Listing-Tabellen

Listet alle Tabellen in der Datenbank zusammen mit ihrer Zeilenzahl auf:

sqlite-utils tables dogs.db --counts

sqlite-utils tables dogs.db --counts

Verwendung von SQLite-utils als Python-Bibliothek

Sie können auch SQLite-utils als Python-Bibliothek verwenden, um programmatisch mit SQLite-Datenbanken zu interagieren.

Erstellen einer Datenbank und Einfügen von Daten

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Python eine neue Datenbank erstellen und Daten einfügen:

import sqlite_utils
# Create a new database
db = sqlite_utils.Database("demo_database.db")
# Insert data into a table
db["dogs"].insert_all([
    {"id": 1, "age": 4, "name": "Cleo"},
    {"id": 2, "age": 2, "name": "Pancakes"}
], pk="id")

import sqlite_utils
# Create a new database
db = sqlite_utils.Database("demo_database.db")
# Insert data into a table
db["dogs"].insert_all([
    {"id": 1, "age": 4, "name": "Cleo"},
    {"id": 2, "age": 2, "name": "Pancakes"}
], pk="id")

Daten abfragen

Sie können SQL-Abfragen ausführen und Ergebnisse abrufen:

# Run a query and fetch results
rows = db.query("SELECT * FROM dogs")
for row in rows:
    print(row)

# Run a query and fetch results
rows = db.query("SELECT * FROM dogs")
for row in rows:
    print(row)

Volltextsuche

Aktivieren Sie die Volltextsuche in einer Tabelle und Suchabfragen:

# Enable full-text search
db["dogs"].enable_fts(["name"])
# Run a search query
results = db["dogs"].search("Cleo")
for result in results:
    print(result)

# Enable full-text search
db["dogs"].enable_fts(["name"])
# Run a search query
results = db["dogs"].search("Cleo")
for result in results:
    print(result)

Einführung in IronPDF

IronPDF ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek zum Erstellen, Bearbeiten und Signieren von PDFs mit HTML, CSS, Bildern und JavaScript. Sie bietet kommerzielle Leistung bei geringem Speicherbedarf. Die wichtigsten Merkmale sind:

HTML zu PDF Konvertierung:

Konvertieren Sie HTML-Dateien, HTML-Strings und URLs in PDFs. Sie können zum Beispiel eine Webseite mit dem Chrome PDF-Renderer als PDF wiedergeben.

Plattformübergreifende Unterstützung:

Kompatibel mit verschiedenen .NET-Plattformen, einschließlich .NET Core, .NET Standard und .NET-Framework. Es unterstützt Windows, Linux und macOS.

Redaktion und Unterzeichnung:

Legen Sie Eigenschaften fest, fügen Sie Sicherheit mit Passwörtern und Berechtigungen hinzu, und wenden Sie digitale Signaturen auf Ihre PDFs an.

Seitenvorlagen und Einstellungen:

Sie können PDFs mit Kopf- und Fußzeilen, Seitenzahlen und einstellbaren Rändern anpassen. Außerdem unterstützt es benutzerdefinierte Papierformate und responsive Layouts.

Einhaltung der Normen:

Sie entspricht den PDF-Standards, einschließlich PDF/A und PDF/UA, unterstützt die UTF-8-Zeichenkodierung und verwaltet Assets wie Bilder, CSS und Schriftarten.

Erzeugen von PDF-Dokumenten mit IronPDF und Sqlite Utils.

import sqlite_utils
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
db = sqlite_utils.Database("mydatabase.db")
# Define a table schema
schema = {
    "id": int,
    "name": str,
    "age": int
}
# Create a table
db["users"].create(schema)
data = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30},
    {"id": 2, "name": "Bob", "age": 28},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "age": 32}
]
# Insert data into the table
db["users"].insert_all(data)
# Query all records
results = list(db["users"].rows)
# Filter records
filtered_results = list(db["users"].rows_where("age > ?", [30]))
# Display all records
rows = db.query("SELECT * FROM users")
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome IronPDF with Sqlite-Utils</h1>"
content += "<p>table data</p>"
for row in rows:
    print(row)
    content += "<p>"+str(row)+"</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoSqliteUtils.pdf")

import sqlite_utils
from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"
db = sqlite_utils.Database("mydatabase.db")
# Define a table schema
schema = {
    "id": int,
    "name": str,
    "age": int
}
# Create a table
db["users"].create(schema)
data = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "age": 30},
    {"id": 2, "name": "Bob", "age": 28},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "age": 32}
]
# Insert data into the table
db["users"].insert_all(data)
# Query all records
results = list(db["users"].rows)
# Filter records
filtered_results = list(db["users"].rows_where("age > ?", [30]))
# Display all records
rows = db.query("SELECT * FROM users")
renderer = ChromePdfRenderer()
# Create a PDF from a HTML string using Python
content = "<h1>Awesome IronPDF with Sqlite-Utils</h1>"
content += "<p>table data</p>"
for row in rows:
    print(row)
    content += "<p>"+str(row)+"</p>"
pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(content)    
    # Export to a file or Stream
pdf.SaveAs("DemoSqliteUtils.pdf")

Code Erläuterung

Dieses Skript kombiniert die Funktionalitäten des SQLite-utils Python-Pakets und der IronPDF-Bibliothek, um eine SQLite-Datenbank zu verwalten und ein PDF-Dokument zu erzeugen. Im Folgenden wird Schritt für Schritt erläutert, was der Code bewirkt:

1. Datenbankinitialisierung:

   • Initialisiert eine SQLite-Datenbank namens "mydatabase4.db" unter Verwendung von SQLite-utils.2. Tabellenerstellung:
   • Definiert ein Tabellenschema mit den Spalten `id,` `name,` und `alter.`
   • Erstellt eine Tabelle namens "users" in der SQLite-Datenbank unter Verwendung des definierten Schemas.3. Dateneinfügung:
   • Fügt mehrere Datensätze in die Tabelle "users" mit SQLite-utils ein.4. Datenabfrage:
   • Ruft alle Datensätze aus der Tabelle "users" ab und speichert sie in `results.`
   • Filtert Datensätze, bei denen die Spalte "Alter" 30 übersteigt, und speichert sie in "filtered_results.5". *PDF-Erzeugung:
   • Verwendet IronPDF, um ein PDF-Dokument zu erstellen.
   • Konstruiert den HTML-Inhalt für das PDF-Dokument, einschließlich Kopfzeilen und Tabellendaten, die aus der SQLite-Datenbank abgerufen werden.
   • Speichert das erzeugte PDF-Dokument als "DemoSqliteUtils.pdf"

   Insgesamt demonstriert dieses Skript, wie man SQLite-utils für Datenbankverwaltungsaufgaben wie Tabellenerstellung, Dateneinfügung und Abfragen in Kombination mit IronPDF zur Erzeugung von PDF-Dokumenten aus dynamischen Inhalten, die aus einer SQLite-Datenbank stammen, in Python-Anwendungen nutzen kann.

Ausgabe

PDF

IronPDF-Lizenz

IronPDF läuft mit dem Python-Lizenzschlüssel. IronPDF for Python bietet einen kostenlosen Testlizenzschlüssel, mit dem die Benutzer die umfangreichen Funktionen vor dem Kauf testen können.

Setzen Sie den Lizenzschlüssel an den Anfang des Skripts, bevor Sie das IronPDF-Paket verwenden:

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

from ironpdf import * 
# Apply your license key
License.LicenseKey = "key"

Schlussfolgerung

Sqlite-utils ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Arbeit mit SQLite-Datenbanken. Es bietet sowohl eine CLI als auch eine Python-Bibliothek. Egal, ob Sie Daten schnell von der Kommandozeile aus manipulieren oder SQLite-Operationen in Ihre Python-Anwendungen integrieren möchten, SQLite bietet eine flexible und einfach zu verwendende Lösung.