sqlite3 glob

SQLite中的GLOB运算符是用于匹配通配符指定模式的文本值的。如果搜索表达式与模式表达式匹配，GLOB运算符将返回真（true），也就是1。与LIKE运算符不同的是，GLOB是大小写敏感的。以下是一个使用GLOB运算符的SQLite查询的例子：

SELECT * FROM mytable WHERE name GLOB 'J*';

这个查询将返回所有名字以J开头的行。在这个例子中，GLOB运算符用于匹配以J开头的名字。如果您想要匹配任何单个字符，可以使用下划线（_）通配符。如果您想要匹配任何一组字符，可以使用方括号（[]）通配符。例如，以下查询将返回所有名字以J开头，后跟任何一个元音字母的行：

SELECT * FROM mytable WHERE name GLOB 'J[aeiou]*';

相关问题

Excel文件数据导入SQLite数据库1.先生成50个Excel文件，每个文件包括5列数据，其中每个单元格内的内容随机生成，并且每个Excel文件的数据行数不相同。 2.创建一个SQlite数据库，其结构与excel文件相符合 3.使用pandas库将前面生成的50个excel文件的数据导入到这个SQLite数据库中。 （2）开发流程 1. 导入必要的Python库：pandas、sqlite3、random、string。 2. 定义生成随机字符串的函数。 3. 定义生成随机整数的函数。 4. 生成50个Excel文件，并将每个文件中的数据随机生成。其中，generateRandomDate函数用于生成随机数据，eachXIsx函数用于针对每个xlsx文件生成数据。 5. 连接SQLite数据库，创建数据表。 6. 遍历50个Excel文件，将每个文件中的数据导入到SQLite数据库中，其中，xlsx2sqlite函数用于将数据导入到SQLite数据库中。 7. 关闭数据库连接

好的，您的问题是如何将50个Excel文件的数据导入到SQLite数据库中，对吗？以下是一个可能的解决方案：

首先，需要导入必要的Python库：pandas、sqlite3、random和string。可以像下面这样导入：

import pandas as pd
import sqlite3
import random
import string

接下来，需要定义生成随机字符串和随机整数的函数。可以使用Python的random和string库来实现：

def generate_random_string(length):
    """生成指定长度的随机字符串"""
    return ''.join(random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(length))

def generate_random_int(start, end):
    """生成指定范围内的随机整数"""
    return random.randint(start, end)

然后，可以定义一个函数来生成每个Excel文件的数据。可以使用pandas库来创建DataFrame对象，并使用apply函数来应用generate_random_string和generate_random_int函数来生成随机数据。以下是一个例子：

def each_xlsx_is_x(df):
    """生成一个Excel文件的数据"""
    df['A'] = df.apply(lambda _: generate_random_string(10), axis=1)
    df['B'] = df.apply(lambda _: generate_random_int(1, 100), axis=1)
    df['C'] = df.apply(lambda _: generate_random_string(5), axis=1)
    df['D'] = df.apply(lambda _: generate_random_int(100, 1000), axis=1)
    df['E'] = df.apply(lambda _: generate_random_string(8), axis=1)
    return df

接下来，可以使用pandas库来生成50个Excel文件，并将每个文件中的数据随机生成。可以使用to_excel函数将DataFrame对象写入到Excel文件中。以下是一个例子：

for i in range(50):
    df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
    df = each_xlsx_is_x(df)
    df.to_excel(f'file_{i}.xlsx', index=False)

然后，需要连接SQLite数据库，并创建与Excel文件相匹配的数据表。可以使用sqlite3库来连接数据库，并使用execute函数来执行SQL语句。以下是一个例子：

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data
             (A TEXT, B INTEGER, C TEXT, D INTEGER, E TEXT)''')
conn.commit()

接下来，可以定义一个函数来将Excel文件中的数据导入到SQLite数据库中。可以使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件，并使用to_sql函数将数据写入到SQLite数据库中。以下是一个例子：

def xlsx2sqlite(filename, table_name):
    """将一个Excel文件的数据导入到SQLite数据库中"""
    df = pd.read_excel(filename)
    df.to_sql(table_name, conn, if_exists='append', index=False)

最后，可以遍历50个Excel文件，将每个文件中的数据导入到SQLite数据库中。可以使用glob库来获取所有的Excel文件名，并使用os库来获取文件名和扩展名。以下是一个例子：

import glob
import os

for filename in glob.glob('*.xlsx'):
    name, ext = os.path.splitext(filename)
    xlsx2sqlite(filename, name)

最后，别忘了关闭数据库连接：

conn.close()

希望这个解决方案能够帮到您！

将多个以日期命名的csv读入sqlite3生成多个db文件的代码

可以参考以下代码：

import sqlite3
import glob
import os

# 获取当前目录下所有以日期命名的csv文件
csv_files = glob.glob('[0-9]*.csv')

# 定义数据库文件名前缀
db_prefix = 'data_'

for csv_file in csv_files:
    # 获取日期
    date_str = os.path.splitext(csv_file)[0]
    
    # 定义数据库文件名
    db_name = db_prefix + date_str + '.db'
    
    # 连接数据库并创建表
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data 
                 (column1 TEXT, column2 REAL, column3 INT)''')
    
    # 读取csv文件并插入数据到表中
    with open(csv_file, 'r') as f:
        for line in f:
            data = line.strip().split(',')
            c.execute("INSERT INTO data VALUES (?, ?, ?)", (data[0], float(data[1]), int(data[2])))
    
    # 提交并关闭数据库连接
    conn.commit()
    conn.close()

print('生成数据库文件完成！')

该代码先使用glob模块获取当前目录下所有以日期命名的csv文件，然后定义数据库文件名前缀和数据库表结构，并对每个csv文件创建对应的数据库文件和表，最后读取csv文件并插入数据到数据库表中。记得修改表结构和CSV文件中的列数、列名和数据类型。