Python SQLite 数据库操作指南

"这篇文档主要介绍了SQLite数据库的基本操作，包括数据类型的定义、数据库和表的创建，以及数据的插入和查询。SQLite是一个轻量级的、无服务器的、自包含的SQL数据库引擎，广泛应用于各种项目中。在Python中，可以使用内置的sqlite3库方便地进行SQLite数据库的操作。" 在Python中，SQLite数据库的使用非常便捷，因为Python3已经内置了sqlite3模块。SQLite数据库允许你在本地以文件形式存储数据，无需额外的服务器进程。它支持常见的数据类型，如NULL、INTEGER、REAL、TEXT和BLOB。 1. NULL值代表空值。 2. INTEGER用于存储整数，根据数值大小自动选择1到8字节的存储空间。 3. REAL是浮点数，用8字节的IEEE浮点数表示。 4. TEXT用于存储文本数据，会根据数据库编码（如UTF-8、UTF-16BE或UTF-16LE）存储。 5. BLOB用于存储二进制大数据，如图片或文档。 创建数据库和表的步骤如下： 首先，通过`sqlite3.connect()`函数连接到数据库。如果没有指定数据库文件，会创建一个新的。然后，通过`execute()`方法执行SQL语句，例如创建表。在创建表时，需指定每个字段的名称和数据类型。最后，使用`commit()`方法提交事务以确保更改被保存。 例如，创建一个名为`numbs`的表，包含`Date`（日期）、`No1`（浮点数）和`No2`（浮点数）三列，可以这样操作： ```python import sqlite3 as sq3 path = './' con = sq3.connect(path + 'data.db') con.execute('CREATE TABLE numbs (Date date, No1 real, No2 real)') con.commit() ``` 写入数据通常使用`INSERT INTO` SQL语句，例如： ```python con.execute("INSERT INTO numbs VALUES ('2022-01-01', 123.45, 67.89)") con.commit() ``` 查询数据则使用`SELECT`语句，可以获取表中的所有记录或者特定记录： ```python d = con.execute("SELECT * FROM numbs") all_records = d.fetchall() first_record = d.fetchone() ``` `fetchall()`返回一个包含所有记录的元组，而`fetchone()`则返回第一条记录。 通过这些基本操作，我们可以轻松地在SQLite数据库中管理数据。对于肺炎疫情数据的获取和呈现，SQLite数据库是一个理想的选择，因为它可以方便地存储和检索大量数据，且无需复杂的数据库管理系统。结合网络爬虫技术（如requests库），可以自动抓取并存储疫情数据，进一步分析和展示。