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Python からデータベース (SQLite) を操作する方法

Python SQLite

データベースって難しそう。。。

そう思っていてなかなか手を出せずにいたのですが、意外にも簡単でした。笑
ちゃんと言うと「Excel のようにデータを保存するだけの存在」と割り切れば、簡単に扱えます。

過去の自分と同じように “データベース” という言葉ですぐに “コワイ！！” 思っている方に、ぜひその簡単さ共有したいと思います。。

いくつかデータベースありますが、その中でも SQLite は軽量で 1 データベース 1 ファイルとして生成されますので、大変扱いやすいデータベースです (拡張子はなんでもいいので、本記事では *.sqlite としてます)。また MySQL などのデータベースと違って常駐プロセスがないのも特徴の 1 つです。

なので、とてもとっつきやすいデータベースです。

それでは、実際に見ていきましょ！

環境構築

こちらが実際に利用した環境になります。

動作環境

  • OS: Windows 10 x64
  • Python: 3.6.5

あった方が良い知識

  • SQL 文

データベースにアクセスするには SQL 文の知識が必要です。

本記事では簡単なデータベース操作しかしていませんので、そのまま読み進めても問題ありません。「こんな風にするのね」という感じでわかると思います。

任意: SQLite のインストール方法

Python には標準で sqlite3 モジュールがついていますので、Python を通して SQLite データベースの作成・閲覧・更新・削除ができます。

ただ、Python 使わずにコマンドプロンプトからアクセスするには、SQLite モジュールをダウンロード & インストールする必要があります。いちいち Python コードを書いて内容を確認したくないという場合にオススメです。

Windows の場合

  1. 本家サイトダウンロードページ からモジュール取得
    • “Precompiled Binaries for Windows” から “sqlite-tools-*” をダウンロード
  2. ダウンロードした ZIP を解凍する
    • SHA1 でハッシュ値を取得し、改ざんされていないか確認しましょう。
    • Windows の場合、PowerShell から “Get-FileHash -Algorithm SHA1 <ファイル名>” で確認できます。
  3. 解凍後、任意の場所に移動しパスを通す
    • 私は “C:\SQLite” 配下に EXE を移動させ、環境変数に “C:\SQLite” を追加 (= パスを通す) しました。

Mac OS の場合

  1. インストール Homebrew
    • HP にも書かれていますが /usr/bin/ruby -e “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)” を実行
    • Mac へのログインパスワードをタイプしてインストール
  2. ターミナルから “brew install sqlite3” をタイプし、SQLite 3 をインストール

データベースへの接続、内容確認

簡単ではありますが、こちらがインストールした SQLite からデータベースの中身を確認する方法です。

  • コマンドプロンプト/ターミナルから sqlite3 database_name.sqlite で指定したデータベースに入ります。
  • .table を実行することで、作成されたテーブルのリストが表示されます。
  • SELECT * FROM table_name; という SQL 文でテーブルの中身が見れます。(SQL 分の最後に セミコロン “;” を忘れずに！！ )
  • .quit を実行することで、コマンドプロンプトに戻れます。

次章から、実際にデータベースを生成していきますので、その際にお試し下さい。

早速 SQLite を使ってみる

それでは、実際にデータベースを作成、コントロールしましょ！

空のデータベース作成

データベースの作成方法は 2 種類あります。

  • ファイルを生成する方法 conn = sqlite3.connect('database_name.sqlite')
  • メモリ上に生成する方法 conn = sqlite3.connect(':memory:')
#lesson.py
import sqlite3

# conn = sqlite3.connect('database_name.sqlite') or 
conn = sqlite3.connect(':memory:')
conn.close()

ファイル生成を選択した場合、”database_name.sqlite” という名前のファイルが生成され、Python 処理が終了してもデータがそのファイルに残っていますので、後日そのデータベースを利用した処理が可能です。バックアップもこのファイルをどこかにコピペするだけで OK です。
ちなみにですが、拡張子はあってもなくても良いのですが、慣習的に DB が何か分かるように “.sqlite” を付けます。

メモリ上の生成を選択した場合、Python 処理が終了するとそのデータベースも消えますので、今回のような練習用に向いています。

テーブルを作成、更新、削除、一覧表示

基本的には下記に集約されます。

    • conn = sqlite3.connect(''database_name.sqlite'') で指定したデータベースにアクセスします。なければ、新規に生成します。
    • curs = conn.cursor() でデータベース操作ができるようにします。
    • curs.execute("SQL 文") で SQL を実行します。
    • conn.commit() 実行した SQL は Commite しなければ、保存されません。
    • curs.close()

処理が終われば、処理操作をクローズ。

    • conn.close()

データベースもクローズする。

curs.execute("SQL 文") 以外で、SQL 分を実行しテーブルを作成、更新、削除、一覧表示させているだけですので、色々な SQL 文をお試し下さい。

以下が、”persons” テーブルを作成し、各種 “name” を作成、変更・更新、削除しているコードになります。

import sqlite3

# Create database in memory
conn = sqlite3.connect(':memory:')

curs = conn.cursor()

# Create a table
curs.execute("CREATE TABLE persons(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name STRING)")

# Insert a row of data
curs.execute("INSERT INTO persons(name) values('Mike')")
curs.execute("INSERT INTO persons(name) values('John')")
curs.execute("INSERT INTO persons(name) values('Will')")

# Update data
curs.execute("UPDATE persons SET name = 'Michael' WHERE name = 'Mike'")

# Delete data
curs.execute("DELETE FROM persons WHERE name = 'Michael'")

# Save (commit) the changes
conn.commit()

# Browse inserted data
curs.execute("SELECT * FROM persons")
print(curs.fetchall())

curs.close()
conn.close()

上記コードを実際に書いたり、コピペして編集したりするとより知識が深まります。

ぜひお試しください。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

データベースと聞いて、サーバーを立ててどうのこうのと大変なイメージがあったのですが、意外とあっさりしていて驚きました。

一先ずデータベースの使い方はわかりましたので、次は SQLAlchemy というサードパーティのツールを使って、データベースに依存しないコードが書いたり、ウェブフォームに入力された情報をデータベースをに登録するなどを試したいと思います。

それでは、また！