Python sqlite3 模块：轻量级数据库使用指南

sqlite3.connect(database) 用于连接数据库。参数说明：

• database：数据库文件路径。传入 ':memory:' 可创建内存数据库（程序结束即消失）。
• 其他可选参数如 timeout, check_same_thread 等。

# 使用内存数据库
conn = sqlite3.connect(':memory:')

2. 游标（Cursor）

游标是执行 SQL 命令的对象。通过 conn.cursor() 创建。常用方法：

• execute(sql, parameters)：执行一条 SQL 语句。
• executemany(sql, seq_of_parameters)：批量执行。
• fetchone()：获取下一行结果。
• fetchall()：获取所有结果。
• fetchmany(n)：获取最多 n 行。

3. 参数化查询（防止 SQL 注入）

强烈建议使用参数化查询，而不是字符串拼接。例如：

✅ 正确做法（推荐）：

cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age > ?", (18,))

❌ 危险做法（避免）：

age = 18
cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE age > {age}") # 可能导致 SQL 注入

五、常见操作示例

1. 批量插入数据

users = [
    ('Bob', 30, '[email protected]'),
    ('Charlie', 35, '[email protected]'),
    ('Diana', 28, '[email protected]')
]
cursor.executemany('INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)', users)
conn.commit()

2. 更新数据

cursor.execute('UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?', (26, 'Alice'))
conn.commit()

3. 删除数据

cursor.execute('DELETE FROM users WHERE name = ?', ('Bob',))
conn.commit()

4. 查询数据（带条件）

cursor.execute('SELECT name, email FROM users WHERE age > ?', (30,))
results = cursor.fetchall()
for name, email in results:
    print(f'{name}: {email}')

六、使用上下文管理器（推荐方式）

为了确保连接和游标正确关闭，推荐使用 with 语句：

import sqlite3
try:
    with sqlite3.connect('example.db') as conn:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute('INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)', ('Eve', 22, '[email protected]'))
        # 自动提交（成功时），出错则回滚
except sqlite3.DatabaseError as e:
    print(f"数据库错误：{e}")

注意：使用 with 时，只有在没有异常的情况下才会自动提交。如果有异常，会自动回滚。

七、高级功能

1. 自定义函数

你可以在 SQLite 中注册 Python 函数：

def uppercase(text):
    return text.upper()

conn.create_function('UPPERCASE', 1, uppercase)
cursor.execute("SELECT UPPERCASE(name) FROM users")
print(cursor.fetchall()) # [('ALICE',), ...]

2. 行工厂（Row Factory）

默认返回元组，但可以通过 row_factory 返回字典风格的结果：

conn.row_factory = sqlite3.Row
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM users LIMIT 1')
row = cursor.fetchone()
print(row['name'], row['email']) # 支持按列名访问

八、注意事项与最佳实践

1. 总是使用参数化查询，避免 SQL 注入。
2. 使用 with 语句管理连接，确保资源释放。
3. 不要共享连接对象跨线程，除非设置 check_same_thread=False 并自行管理同步。
4. 大量数据操作后记得 commit()。

对于频繁操作，考虑开启 WAL 模式提升并发性能：

cursor.execute('PRAGMA journal_mode=WAL')

九、适用场景

sqlite3 非常适合以下场景：

• 小型 Web 应用的后端存储（如 Flask + SQLite）
• 桌面应用程序配置或用户数据存储
• 移动应用（Android/iOS 中也有 SQLite 支持）
• 教学和原型开发
• 日志记录、缓存等临时数据存储

不适合高并发、多写入的大型系统。

十、总结

Python 的 sqlite3 模块是一个强大而简洁的工具，让你无需复杂的数据库配置即可实现数据持久化。它结合了 SQL 的灵活性和 Python 的易用性，是学习数据库操作和快速开发的理想选择。

参考资料：

• Python 官方文档 - sqlite3
• SQLite 官网