Capítulo 17: Python se encuentra con SQL
17.1 El Módulo sqlite3 de Python
Bienvenido al Capítulo 17, titulado "Python se encuentra con SQL". Este capítulo ocupa un lugar único en nuestra exploración de Python y SQL, ya que nos permite unir los dos poderosos lenguajes. Al combinar la robustez y versatilidad de Python con el poder de manipulación de datos de SQL, abrimos un mundo de posibilidades infinitas. Con el crecimiento explosivo de los datos en los últimos años, la necesidad de un manejo eficaz de los datos se ha vuelto cada vez más importante. Python y SQL, cuando se usan en conjunto, pueden proporcionar una solución integral a este desafío.
En este capítulo, nos enfocaremos en cómo interactuar con bases de datos SQL usando Python y cómo esta sinergia puede mejorar nuestras capacidades de manejo de datos. Discutiremos varias técnicas y mejores prácticas para recuperar datos de bases de datos, manipular y analizar esos datos, y finalmente, visualizar los resultados. Al final de este capítulo, tendrás una comprensión sólida de cómo usar Python para trabajar con bases de datos SQL y cómo aprovechar esta poderosa combinación para construir tuberías de datos sofisticadas.
Comencemos este emocionante capítulo con el primer tema: el módulo sqlite3 de Python. Este módulo proporciona una forma simple y eficiente de interactuar con bases de datos SQLite usando Python. Cubriremos cómo crear y conectarse a bases de datos, cómo ejecutar consultas SQL y cómo recuperar y manipular los resultados. También discutiremos cómo manejar errores y excepciones que puedan ocurrir durante estas operaciones. Con esta base, estaremos listos para explorar temas más avanzados más adelante en el capítulo.
SQLite es una potente pero ligera biblioteca en C que ofrece una solución de base de datos robusta y confiable basada en disco. Mientras que algunas bases de datos requieren un proceso de servidor separado, SQLite elimina esta necesidad al permitir que los usuarios accedan a la base de datos directamente a través de una variante única del lenguaje de consulta SQL. El módulo sqlite3 en Python ofrece una interfaz SQL integral que cumple totalmente con la especificación DB-API 2.0 según lo descrito en PEP 249.
Una de las principales ventajas de SQLite es su capacidad para crear, consultar y administrar bases de datos completamente desde un script de Python. Esto proporciona a los desarrolladores una solución altamente eficiente y simplificada para administrar datos, sin la necesidad de herramientas externas o bases de datos complejas.
Para comenzar, echemos un vistazo a cómo crear una conexión a una base de datos SQLite. Esto se puede hacer rápida y fácilmente usando la función connect dentro del módulo sqlite3. Una vez conectado, puedes comenzar a explorar la gama completa de características y capacidades que SQLite tiene para ofrecer, desde la creación de tablas simples hasta la ejecución de consultas avanzadas y la gestión de datos.
Ejemplo:
import sqlite3
# Create a connection to the SQLite database
# Doesn't matter if the database doesn't yet exist
conn = sqlite3.connect('my_database.db')Una vez que se crea la conexión, puedes crear un objeto Cursor y llamar a su método execute para realizar comandos SQL:
# Create a cursor object
cur = conn.cursor()
# Execute an SQL statement
cur.execute('''CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# Commit your changes
conn.commit()
# Close the connection
conn.close()En el ejemplo anterior, estamos creando una nueva tabla llamada stocks. El método execute toma una consulta SQL como una cadena y la ejecuta. Después de ejecutar un comando que modifica los datos, debes confirmar los cambios, de lo contrario, no se guardarán.
En la siguiente sección, veremos cómo insertar datos en la tabla y recuperarlos usando el módulo sqlite3 de Python.
Recuerda, aunque SQLite es increíblemente útil para el desarrollo, prototipado y aplicaciones más pequeñas, es una base de datos sin servidor y tiene varias limitaciones que la hacen inadecuada para aplicaciones más grandes y de alto volumen. A medida que avances en tu trayecto, es posible que te encuentres buscando soluciones más robustas como MySQL o PostgreSQL cuando necesites un sistema de base de datos completamente desarrollado.
Genial, continuemos con nuestra exploración del módulo sqlite3 en Python.
17.1.1 Inserción de Datos
Después de crear una tabla, el siguiente paso lógico es insertar datos en ella. Esto se logra mediante el uso del comando SQL INSERT INTO. Para hacer esto, deberás especificar el nombre de la tabla y los valores que deseas insertar. También puedes incluir una lista de columnas si solo deseas insertar valores en columnas específicas.
Además, es posible que necesites usar la declaración SELECT para recuperar datos de otra tabla e insertarlos en la nueva tabla. Una vez que hayas insertado los datos, puedes usar la declaración SELECT para consultar la tabla y ver los datos que has agregado. Es importante asegurarse de que los datos que estás insertando estén en el formato correcto y coincidan con los tipos de datos de las columnas de la tabla para evitar errores.
Ejemplo:
Así es como puedes hacerlo usando sqlite3:
import sqlite3
# Create a connection
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Insert a row of data
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-06-10','BUY','RHAT',100,35.14)")
# Save (commit) the changes
conn.commit()
# We can also close the connection if we are done with it.
# Just be sure any changes have been committed or they will be lost.
conn.close()En el código anterior, estamos insertando una única fila en la tabla stocks. Estamos indicando una compra de 100 acciones de la acción RHAT a un precio de 35.14 en la fecha '2023-06-10'.
También es posible usar variables de Python en tus consultas SQL utilizando ? como marcador de posición:
# Insert a row of data with Python variables
purchase = ('2023-06-11', 'BUY', 'GOOG', 100, 200.13)
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)", purchase)Esto puede ser particularmente útil cuando estás creando una interfaz para que los usuarios introduzcan datos.
17.1.2 Obtención de Datos
Ahora, ¿cómo recuperamos estos datos que acabamos de insertar?
Al trabajar con una base de datos, es importante comprender las diversas operaciones que se pueden realizar en ella. Una de las más comunes es la obtención de datos, también conocida como consulta. La consulta te permite recuperar información específica de la base de datos en función de ciertos criterios, como un rango de fechas o una categoría particular.
Mediante una consulta, puedes acceder rápida y fácilmente a los datos que necesitas sin tener que buscar manualmente en toda la base de datos. Esto puede ahorrarte mucho tiempo y esfuerzo, especialmente si estás tratando con una gran cantidad de datos. Además, al comprender cómo consultar eficazmente una base de datos, puedes obtener información sobre los datos que de otra manera no habrías podido descubrir.
Ejemplo:
Puedes usar la instrucción SELECT para hacer esto:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Execute a query
cur.execute("SELECT * FROM stocks")
# Fetch all the rows
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()En este código, estamos seleccionando todas las filas de la tabla stocks usando "SELECT * FROM stocks" y recuperándolas con fetchall. La función fetchall recupera todas (o todas las restantes) las filas de un conjunto de resultados de una consulta y devuelve una lista de tuplas. Si no hay más filas disponibles, devuelve una lista vacía.
La instrucción SELECT ofrece mucha flexibilidad. Puedes recuperar columnas específicas, usar WHERE para definir condiciones, ORDER BY para ordenar, y así sucesivamente. Profundizaremos más en el comando SELECT en las secciones siguientes.
Esto fue un resumen de cómo puedes interactuar con bases de datos SQLite usando el módulo sqlite3 de Python. Este módulo es una herramienta poderosa que puedes usar para crear, gestionar y manipular bases de datos SQLite directamente desde tus scripts de Python.
A continuación, veremos cómo integrar Python con otras bases de datos SQL. ¡Mantente atento!
Claro, vamos a profundizar más en las capacidades SQL de Python.
17.1 El Módulo sqlite3 de Python
Bienvenido al Capítulo 17, titulado "Python se encuentra con SQL". Este capítulo ocupa un lugar único en nuestra exploración de Python y SQL, ya que nos permite unir los dos poderosos lenguajes. Al combinar la robustez y versatilidad de Python con el poder de manipulación de datos de SQL, abrimos un mundo de posibilidades infinitas. Con el crecimiento explosivo de los datos en los últimos años, la necesidad de un manejo eficaz de los datos se ha vuelto cada vez más importante. Python y SQL, cuando se usan en conjunto, pueden proporcionar una solución integral a este desafío.
En este capítulo, nos enfocaremos en cómo interactuar con bases de datos SQL usando Python y cómo esta sinergia puede mejorar nuestras capacidades de manejo de datos. Discutiremos varias técnicas y mejores prácticas para recuperar datos de bases de datos, manipular y analizar esos datos, y finalmente, visualizar los resultados. Al final de este capítulo, tendrás una comprensión sólida de cómo usar Python para trabajar con bases de datos SQL y cómo aprovechar esta poderosa combinación para construir tuberías de datos sofisticadas.
Comencemos este emocionante capítulo con el primer tema: el módulo sqlite3 de Python. Este módulo proporciona una forma simple y eficiente de interactuar con bases de datos SQLite usando Python. Cubriremos cómo crear y conectarse a bases de datos, cómo ejecutar consultas SQL y cómo recuperar y manipular los resultados. También discutiremos cómo manejar errores y excepciones que puedan ocurrir durante estas operaciones. Con esta base, estaremos listos para explorar temas más avanzados más adelante en el capítulo.
SQLite es una potente pero ligera biblioteca en C que ofrece una solución de base de datos robusta y confiable basada en disco. Mientras que algunas bases de datos requieren un proceso de servidor separado, SQLite elimina esta necesidad al permitir que los usuarios accedan a la base de datos directamente a través de una variante única del lenguaje de consulta SQL. El módulo sqlite3 en Python ofrece una interfaz SQL integral que cumple totalmente con la especificación DB-API 2.0 según lo descrito en PEP 249.
Una de las principales ventajas de SQLite es su capacidad para crear, consultar y administrar bases de datos completamente desde un script de Python. Esto proporciona a los desarrolladores una solución altamente eficiente y simplificada para administrar datos, sin la necesidad de herramientas externas o bases de datos complejas.
Para comenzar, echemos un vistazo a cómo crear una conexión a una base de datos SQLite. Esto se puede hacer rápida y fácilmente usando la función connect dentro del módulo sqlite3. Una vez conectado, puedes comenzar a explorar la gama completa de características y capacidades que SQLite tiene para ofrecer, desde la creación de tablas simples hasta la ejecución de consultas avanzadas y la gestión de datos.
Ejemplo:
import sqlite3
# Create a connection to the SQLite database
# Doesn't matter if the database doesn't yet exist
conn = sqlite3.connect('my_database.db')Una vez que se crea la conexión, puedes crear un objeto Cursor y llamar a su método execute para realizar comandos SQL:
# Create a cursor object
cur = conn.cursor()
# Execute an SQL statement
cur.execute('''CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# Commit your changes
conn.commit()
# Close the connection
conn.close()En el ejemplo anterior, estamos creando una nueva tabla llamada stocks. El método execute toma una consulta SQL como una cadena y la ejecuta. Después de ejecutar un comando que modifica los datos, debes confirmar los cambios, de lo contrario, no se guardarán.
En la siguiente sección, veremos cómo insertar datos en la tabla y recuperarlos usando el módulo sqlite3 de Python.
Recuerda, aunque SQLite es increíblemente útil para el desarrollo, prototipado y aplicaciones más pequeñas, es una base de datos sin servidor y tiene varias limitaciones que la hacen inadecuada para aplicaciones más grandes y de alto volumen. A medida que avances en tu trayecto, es posible que te encuentres buscando soluciones más robustas como MySQL o PostgreSQL cuando necesites un sistema de base de datos completamente desarrollado.
Genial, continuemos con nuestra exploración del módulo sqlite3 en Python.
17.1.1 Inserción de Datos
Después de crear una tabla, el siguiente paso lógico es insertar datos en ella. Esto se logra mediante el uso del comando SQL INSERT INTO. Para hacer esto, deberás especificar el nombre de la tabla y los valores que deseas insertar. También puedes incluir una lista de columnas si solo deseas insertar valores en columnas específicas.
Además, es posible que necesites usar la declaración SELECT para recuperar datos de otra tabla e insertarlos en la nueva tabla. Una vez que hayas insertado los datos, puedes usar la declaración SELECT para consultar la tabla y ver los datos que has agregado. Es importante asegurarse de que los datos que estás insertando estén en el formato correcto y coincidan con los tipos de datos de las columnas de la tabla para evitar errores.
Ejemplo:
Así es como puedes hacerlo usando sqlite3:
import sqlite3
# Create a connection
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Insert a row of data
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-06-10','BUY','RHAT',100,35.14)")
# Save (commit) the changes
conn.commit()
# We can also close the connection if we are done with it.
# Just be sure any changes have been committed or they will be lost.
conn.close()En el código anterior, estamos insertando una única fila en la tabla stocks. Estamos indicando una compra de 100 acciones de la acción RHAT a un precio de 35.14 en la fecha '2023-06-10'.
También es posible usar variables de Python en tus consultas SQL utilizando ? como marcador de posición:
# Insert a row of data with Python variables
purchase = ('2023-06-11', 'BUY', 'GOOG', 100, 200.13)
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)", purchase)Esto puede ser particularmente útil cuando estás creando una interfaz para que los usuarios introduzcan datos.
17.1.2 Obtención de Datos
Ahora, ¿cómo recuperamos estos datos que acabamos de insertar?
Al trabajar con una base de datos, es importante comprender las diversas operaciones que se pueden realizar en ella. Una de las más comunes es la obtención de datos, también conocida como consulta. La consulta te permite recuperar información específica de la base de datos en función de ciertos criterios, como un rango de fechas o una categoría particular.
Mediante una consulta, puedes acceder rápida y fácilmente a los datos que necesitas sin tener que buscar manualmente en toda la base de datos. Esto puede ahorrarte mucho tiempo y esfuerzo, especialmente si estás tratando con una gran cantidad de datos. Además, al comprender cómo consultar eficazmente una base de datos, puedes obtener información sobre los datos que de otra manera no habrías podido descubrir.
Ejemplo:
Puedes usar la instrucción SELECT para hacer esto:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Execute a query
cur.execute("SELECT * FROM stocks")
# Fetch all the rows
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()En este código, estamos seleccionando todas las filas de la tabla stocks usando "SELECT * FROM stocks" y recuperándolas con fetchall. La función fetchall recupera todas (o todas las restantes) las filas de un conjunto de resultados de una consulta y devuelve una lista de tuplas. Si no hay más filas disponibles, devuelve una lista vacía.
La instrucción SELECT ofrece mucha flexibilidad. Puedes recuperar columnas específicas, usar WHERE para definir condiciones, ORDER BY para ordenar, y así sucesivamente. Profundizaremos más en el comando SELECT en las secciones siguientes.
Esto fue un resumen de cómo puedes interactuar con bases de datos SQLite usando el módulo sqlite3 de Python. Este módulo es una herramienta poderosa que puedes usar para crear, gestionar y manipular bases de datos SQLite directamente desde tus scripts de Python.
A continuación, veremos cómo integrar Python con otras bases de datos SQL. ¡Mantente atento!
Claro, vamos a profundizar más en las capacidades SQL de Python.
17.1 El Módulo sqlite3 de Python
Bienvenido al Capítulo 17, titulado "Python se encuentra con SQL". Este capítulo ocupa un lugar único en nuestra exploración de Python y SQL, ya que nos permite unir los dos poderosos lenguajes. Al combinar la robustez y versatilidad de Python con el poder de manipulación de datos de SQL, abrimos un mundo de posibilidades infinitas. Con el crecimiento explosivo de los datos en los últimos años, la necesidad de un manejo eficaz de los datos se ha vuelto cada vez más importante. Python y SQL, cuando se usan en conjunto, pueden proporcionar una solución integral a este desafío.
En este capítulo, nos enfocaremos en cómo interactuar con bases de datos SQL usando Python y cómo esta sinergia puede mejorar nuestras capacidades de manejo de datos. Discutiremos varias técnicas y mejores prácticas para recuperar datos de bases de datos, manipular y analizar esos datos, y finalmente, visualizar los resultados. Al final de este capítulo, tendrás una comprensión sólida de cómo usar Python para trabajar con bases de datos SQL y cómo aprovechar esta poderosa combinación para construir tuberías de datos sofisticadas.
Comencemos este emocionante capítulo con el primer tema: el módulo sqlite3 de Python. Este módulo proporciona una forma simple y eficiente de interactuar con bases de datos SQLite usando Python. Cubriremos cómo crear y conectarse a bases de datos, cómo ejecutar consultas SQL y cómo recuperar y manipular los resultados. También discutiremos cómo manejar errores y excepciones que puedan ocurrir durante estas operaciones. Con esta base, estaremos listos para explorar temas más avanzados más adelante en el capítulo.
SQLite es una potente pero ligera biblioteca en C que ofrece una solución de base de datos robusta y confiable basada en disco. Mientras que algunas bases de datos requieren un proceso de servidor separado, SQLite elimina esta necesidad al permitir que los usuarios accedan a la base de datos directamente a través de una variante única del lenguaje de consulta SQL. El módulo sqlite3 en Python ofrece una interfaz SQL integral que cumple totalmente con la especificación DB-API 2.0 según lo descrito en PEP 249.
Una de las principales ventajas de SQLite es su capacidad para crear, consultar y administrar bases de datos completamente desde un script de Python. Esto proporciona a los desarrolladores una solución altamente eficiente y simplificada para administrar datos, sin la necesidad de herramientas externas o bases de datos complejas.
Para comenzar, echemos un vistazo a cómo crear una conexión a una base de datos SQLite. Esto se puede hacer rápida y fácilmente usando la función connect dentro del módulo sqlite3. Una vez conectado, puedes comenzar a explorar la gama completa de características y capacidades que SQLite tiene para ofrecer, desde la creación de tablas simples hasta la ejecución de consultas avanzadas y la gestión de datos.
Ejemplo:
import sqlite3
# Create a connection to the SQLite database
# Doesn't matter if the database doesn't yet exist
conn = sqlite3.connect('my_database.db')Una vez que se crea la conexión, puedes crear un objeto Cursor y llamar a su método execute para realizar comandos SQL:
# Create a cursor object
cur = conn.cursor()
# Execute an SQL statement
cur.execute('''CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# Commit your changes
conn.commit()
# Close the connection
conn.close()En el ejemplo anterior, estamos creando una nueva tabla llamada stocks. El método execute toma una consulta SQL como una cadena y la ejecuta. Después de ejecutar un comando que modifica los datos, debes confirmar los cambios, de lo contrario, no se guardarán.
En la siguiente sección, veremos cómo insertar datos en la tabla y recuperarlos usando el módulo sqlite3 de Python.
Recuerda, aunque SQLite es increíblemente útil para el desarrollo, prototipado y aplicaciones más pequeñas, es una base de datos sin servidor y tiene varias limitaciones que la hacen inadecuada para aplicaciones más grandes y de alto volumen. A medida que avances en tu trayecto, es posible que te encuentres buscando soluciones más robustas como MySQL o PostgreSQL cuando necesites un sistema de base de datos completamente desarrollado.
Genial, continuemos con nuestra exploración del módulo sqlite3 en Python.
17.1.1 Inserción de Datos
Después de crear una tabla, el siguiente paso lógico es insertar datos en ella. Esto se logra mediante el uso del comando SQL INSERT INTO. Para hacer esto, deberás especificar el nombre de la tabla y los valores que deseas insertar. También puedes incluir una lista de columnas si solo deseas insertar valores en columnas específicas.
Además, es posible que necesites usar la declaración SELECT para recuperar datos de otra tabla e insertarlos en la nueva tabla. Una vez que hayas insertado los datos, puedes usar la declaración SELECT para consultar la tabla y ver los datos que has agregado. Es importante asegurarse de que los datos que estás insertando estén en el formato correcto y coincidan con los tipos de datos de las columnas de la tabla para evitar errores.
Ejemplo:
Así es como puedes hacerlo usando sqlite3:
import sqlite3
# Create a connection
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Insert a row of data
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-06-10','BUY','RHAT',100,35.14)")
# Save (commit) the changes
conn.commit()
# We can also close the connection if we are done with it.
# Just be sure any changes have been committed or they will be lost.
conn.close()En el código anterior, estamos insertando una única fila en la tabla stocks. Estamos indicando una compra de 100 acciones de la acción RHAT a un precio de 35.14 en la fecha '2023-06-10'.
También es posible usar variables de Python en tus consultas SQL utilizando ? como marcador de posición:
# Insert a row of data with Python variables
purchase = ('2023-06-11', 'BUY', 'GOOG', 100, 200.13)
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)", purchase)Esto puede ser particularmente útil cuando estás creando una interfaz para que los usuarios introduzcan datos.
17.1.2 Obtención de Datos
Ahora, ¿cómo recuperamos estos datos que acabamos de insertar?
Al trabajar con una base de datos, es importante comprender las diversas operaciones que se pueden realizar en ella. Una de las más comunes es la obtención de datos, también conocida como consulta. La consulta te permite recuperar información específica de la base de datos en función de ciertos criterios, como un rango de fechas o una categoría particular.
Mediante una consulta, puedes acceder rápida y fácilmente a los datos que necesitas sin tener que buscar manualmente en toda la base de datos. Esto puede ahorrarte mucho tiempo y esfuerzo, especialmente si estás tratando con una gran cantidad de datos. Además, al comprender cómo consultar eficazmente una base de datos, puedes obtener información sobre los datos que de otra manera no habrías podido descubrir.
Ejemplo:
Puedes usar la instrucción SELECT para hacer esto:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Execute a query
cur.execute("SELECT * FROM stocks")
# Fetch all the rows
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()En este código, estamos seleccionando todas las filas de la tabla stocks usando "SELECT * FROM stocks" y recuperándolas con fetchall. La función fetchall recupera todas (o todas las restantes) las filas de un conjunto de resultados de una consulta y devuelve una lista de tuplas. Si no hay más filas disponibles, devuelve una lista vacía.
La instrucción SELECT ofrece mucha flexibilidad. Puedes recuperar columnas específicas, usar WHERE para definir condiciones, ORDER BY para ordenar, y así sucesivamente. Profundizaremos más en el comando SELECT en las secciones siguientes.
Esto fue un resumen de cómo puedes interactuar con bases de datos SQLite usando el módulo sqlite3 de Python. Este módulo es una herramienta poderosa que puedes usar para crear, gestionar y manipular bases de datos SQLite directamente desde tus scripts de Python.
A continuación, veremos cómo integrar Python con otras bases de datos SQL. ¡Mantente atento!
Claro, vamos a profundizar más en las capacidades SQL de Python.
17.1 El Módulo sqlite3 de Python
Bienvenido al Capítulo 17, titulado "Python se encuentra con SQL". Este capítulo ocupa un lugar único en nuestra exploración de Python y SQL, ya que nos permite unir los dos poderosos lenguajes. Al combinar la robustez y versatilidad de Python con el poder de manipulación de datos de SQL, abrimos un mundo de posibilidades infinitas. Con el crecimiento explosivo de los datos en los últimos años, la necesidad de un manejo eficaz de los datos se ha vuelto cada vez más importante. Python y SQL, cuando se usan en conjunto, pueden proporcionar una solución integral a este desafío.
En este capítulo, nos enfocaremos en cómo interactuar con bases de datos SQL usando Python y cómo esta sinergia puede mejorar nuestras capacidades de manejo de datos. Discutiremos varias técnicas y mejores prácticas para recuperar datos de bases de datos, manipular y analizar esos datos, y finalmente, visualizar los resultados. Al final de este capítulo, tendrás una comprensión sólida de cómo usar Python para trabajar con bases de datos SQL y cómo aprovechar esta poderosa combinación para construir tuberías de datos sofisticadas.
Comencemos este emocionante capítulo con el primer tema: el módulo sqlite3 de Python. Este módulo proporciona una forma simple y eficiente de interactuar con bases de datos SQLite usando Python. Cubriremos cómo crear y conectarse a bases de datos, cómo ejecutar consultas SQL y cómo recuperar y manipular los resultados. También discutiremos cómo manejar errores y excepciones que puedan ocurrir durante estas operaciones. Con esta base, estaremos listos para explorar temas más avanzados más adelante en el capítulo.
SQLite es una potente pero ligera biblioteca en C que ofrece una solución de base de datos robusta y confiable basada en disco. Mientras que algunas bases de datos requieren un proceso de servidor separado, SQLite elimina esta necesidad al permitir que los usuarios accedan a la base de datos directamente a través de una variante única del lenguaje de consulta SQL. El módulo sqlite3 en Python ofrece una interfaz SQL integral que cumple totalmente con la especificación DB-API 2.0 según lo descrito en PEP 249.
Una de las principales ventajas de SQLite es su capacidad para crear, consultar y administrar bases de datos completamente desde un script de Python. Esto proporciona a los desarrolladores una solución altamente eficiente y simplificada para administrar datos, sin la necesidad de herramientas externas o bases de datos complejas.
Para comenzar, echemos un vistazo a cómo crear una conexión a una base de datos SQLite. Esto se puede hacer rápida y fácilmente usando la función connect dentro del módulo sqlite3. Una vez conectado, puedes comenzar a explorar la gama completa de características y capacidades que SQLite tiene para ofrecer, desde la creación de tablas simples hasta la ejecución de consultas avanzadas y la gestión de datos.
Ejemplo:
import sqlite3
# Create a connection to the SQLite database
# Doesn't matter if the database doesn't yet exist
conn = sqlite3.connect('my_database.db')Una vez que se crea la conexión, puedes crear un objeto Cursor y llamar a su método execute para realizar comandos SQL:
# Create a cursor object
cur = conn.cursor()
# Execute an SQL statement
cur.execute('''CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# Commit your changes
conn.commit()
# Close the connection
conn.close()En el ejemplo anterior, estamos creando una nueva tabla llamada stocks. El método execute toma una consulta SQL como una cadena y la ejecuta. Después de ejecutar un comando que modifica los datos, debes confirmar los cambios, de lo contrario, no se guardarán.
En la siguiente sección, veremos cómo insertar datos en la tabla y recuperarlos usando el módulo sqlite3 de Python.
Recuerda, aunque SQLite es increíblemente útil para el desarrollo, prototipado y aplicaciones más pequeñas, es una base de datos sin servidor y tiene varias limitaciones que la hacen inadecuada para aplicaciones más grandes y de alto volumen. A medida que avances en tu trayecto, es posible que te encuentres buscando soluciones más robustas como MySQL o PostgreSQL cuando necesites un sistema de base de datos completamente desarrollado.
Genial, continuemos con nuestra exploración del módulo sqlite3 en Python.
17.1.1 Inserción de Datos
Después de crear una tabla, el siguiente paso lógico es insertar datos en ella. Esto se logra mediante el uso del comando SQL INSERT INTO. Para hacer esto, deberás especificar el nombre de la tabla y los valores que deseas insertar. También puedes incluir una lista de columnas si solo deseas insertar valores en columnas específicas.
Además, es posible que necesites usar la declaración SELECT para recuperar datos de otra tabla e insertarlos en la nueva tabla. Una vez que hayas insertado los datos, puedes usar la declaración SELECT para consultar la tabla y ver los datos que has agregado. Es importante asegurarse de que los datos que estás insertando estén en el formato correcto y coincidan con los tipos de datos de las columnas de la tabla para evitar errores.
Ejemplo:
Así es como puedes hacerlo usando sqlite3:
import sqlite3
# Create a connection
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Insert a row of data
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-06-10','BUY','RHAT',100,35.14)")
# Save (commit) the changes
conn.commit()
# We can also close the connection if we are done with it.
# Just be sure any changes have been committed or they will be lost.
conn.close()En el código anterior, estamos insertando una única fila en la tabla stocks. Estamos indicando una compra de 100 acciones de la acción RHAT a un precio de 35.14 en la fecha '2023-06-10'.
También es posible usar variables de Python en tus consultas SQL utilizando ? como marcador de posición:
# Insert a row of data with Python variables
purchase = ('2023-06-11', 'BUY', 'GOOG', 100, 200.13)
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)", purchase)Esto puede ser particularmente útil cuando estás creando una interfaz para que los usuarios introduzcan datos.
17.1.2 Obtención de Datos
Ahora, ¿cómo recuperamos estos datos que acabamos de insertar?
Al trabajar con una base de datos, es importante comprender las diversas operaciones que se pueden realizar en ella. Una de las más comunes es la obtención de datos, también conocida como consulta. La consulta te permite recuperar información específica de la base de datos en función de ciertos criterios, como un rango de fechas o una categoría particular.
Mediante una consulta, puedes acceder rápida y fácilmente a los datos que necesitas sin tener que buscar manualmente en toda la base de datos. Esto puede ahorrarte mucho tiempo y esfuerzo, especialmente si estás tratando con una gran cantidad de datos. Además, al comprender cómo consultar eficazmente una base de datos, puedes obtener información sobre los datos que de otra manera no habrías podido descubrir.
Ejemplo:
Puedes usar la instrucción SELECT para hacer esto:
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cur = conn.cursor()
# Execute a query
cur.execute("SELECT * FROM stocks")
# Fetch all the rows
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()En este código, estamos seleccionando todas las filas de la tabla stocks usando "SELECT * FROM stocks" y recuperándolas con fetchall. La función fetchall recupera todas (o todas las restantes) las filas de un conjunto de resultados de una consulta y devuelve una lista de tuplas. Si no hay más filas disponibles, devuelve una lista vacía.
La instrucción SELECT ofrece mucha flexibilidad. Puedes recuperar columnas específicas, usar WHERE para definir condiciones, ORDER BY para ordenar, y así sucesivamente. Profundizaremos más en el comando SELECT en las secciones siguientes.
Esto fue un resumen de cómo puedes interactuar con bases de datos SQLite usando el módulo sqlite3 de Python. Este módulo es una herramienta poderosa que puedes usar para crear, gestionar y manipular bases de datos SQLite directamente desde tus scripts de Python.
A continuación, veremos cómo integrar Python con otras bases de datos SQL. ¡Mantente atento!
Claro, vamos a profundizar más en las capacidades SQL de Python.