python Rpredict.py --predict --sqlite=sqlite/Rosetta.sqlite

Python 和 R 是两种不同的编程语言，但它们都有各自的优点。在R中，如果你想要执行SQL查询而不需要深入到Base R的底层，可以使用`sqldf`包[^1]。安装`sqldf`可以通过运行`install.packages("sqldf")`命令完成。这个包允许你在R环境中直接通过SQL来操作数据库。

然而，对于Python，如果你有一个名为`Rpredict.py`的脚本并想使用SQLite数据库`Rosetta.sqlite`进行预测，通常你会使用`pandas`库连接到SQLite数据库，而不是`sqldf`那样直接执行SQL。假设你的脚本已经包含了对`sqlite3`模块的支持，你可以这样操作：

import sqlite3

# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('Rosetta.sqlite')

# 假设你有一个函数叫predict()
# 使用cursor对象执行SQL查询
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table WHERE condition FOR PREDICT")

# 获取预测结果
prediction_results = cursor.fetchall()

# 关闭连接
conn.close()

# 对结果做进一步处理
for result in prediction_results:
    print(f"Prediction: {result}")

请注意，`Rpredict.py`和具体的预测逻辑取决于你的实际需求，这里只是一个基础示例。另外，如果你的`Rpredict.py`确实有与R相似的功能，比如使用`forecast`包进行预测，那么它可能会涉及到时间序列分析和模型构建。