收藏！用Python一鍵批次將任意結構的CSV檔案匯入SQLite資料庫。
上週，推送了一篇：
“ 收藏！用Python一鍵批次將任意結構的CSV檔案匯入MySQL資料庫。”
本文是上篇的姊妹篇，只不過是把資料庫換成了 Python 自帶的SQLite3。
使用 SQLite3 的優勢還是很明顯的，它是一種嵌入式資料庫，只是一個
。db
格式的檔案，無需安裝、配置和啟動，移植性非常好。是輕量級資料的不二之選！推薦看一下我寫的入門文章：
“ 收藏！Python內建的輕量級資料庫竟如此好用！全網最實用sqlite3實戰專案。”
上一篇介紹的是一鍵批次匯入 MySQL 資料庫，這一篇介紹的是一鍵批次匯入 SQLite3 資料庫，兩者程式碼 90% 相同。所以本文重點介紹不同之處。
先看一下程式執行效果：
兩篇文章使用的資料來源是一模一樣的。經本人親測，匯入到 SQLite3 的速度要比匯入到 Mysql 快的多。這也進一步驗證了，處理輕量級資料，SQLite 要便捷、快速的多。
下面我們就來看看兩者程式碼的主要不同吧：
1. 資料庫連線方式不同
try：
conn = conn = sqlite3。connect（path+‘\csv。db’）
cur = conn。cursor（）
print（‘資料庫連線成功！’）
print（‘ ’）
except：
print（‘資料庫連線失敗！’）
SQLite3 資料庫的連線方式更簡單，直接指明路徑即可。
2. 程式碼最佳化，提高通用性
2.1 優化了資料庫表名稱
for file in files：
if file。split（‘。’）［-1］ in ［‘csv’］：
i += 1
filename = ‘`’ + ‘tab_’ + file。split（‘。’）［0］。replace（‘-’， ‘_’）。replace（‘ ’， ‘_’）。replace（‘：’，‘’） + ‘`’
透過遍歷每一個 CSV 檔案的名稱，計算出一個數據庫表名稱，確保計算出的表名稱符合資料庫規則：
filename = ‘`’ + ‘tab_’ + file。split（‘。’）［0］。replace（‘-’， ‘_’）。replace（‘ ’， ‘_’）。replace（‘：’，‘’） + ‘`’
首先，在資料庫表名稱前加上
tab_
，避免純數字作為表名稱時程式報錯；其次，替換了
-
、
：
和
空格
；最後，在資料庫表名稱前後加上一對反引號。
2.2 優化了資料庫表字段名稱
types = f。ftypes
field = ［］ #用來接收欄位名稱的列表
table = ［］ #用來接收欄位名稱和欄位型別的列表
for item in columns：
item1 = ‘`’+item。replace（‘-’， ‘_’）。replace（‘ ’， ‘_’）。replace（‘：’，‘’）+‘`’
if ‘int’ in types［item］：
char = item1 + ‘ INT’
elif ‘float’ in types［item］：
char = item1 +‘ FLOAT’
elif ‘object’ in types［item］：
char = item1 +‘ VARCHAR（255）’
elif ‘datetime’ in types［item］：
char = item1 + ‘ DATETIME’
else：
char = item1 + ‘ VARCHAR（255）’
table。append（char）
field。append（item）
tables = ‘，’。join（table）
#print（tables）
fields = ‘，’。join（field）
#print（fields）
和資料庫表名稱最佳化一樣，替換了
-
、
：
和
空格
等特殊符號，並在每一個欄位名稱前後加上一對反引號。
3. SQL 語句不同
3.1 建立自增主鍵語句不同
建立 MySQL 資料庫自增主鍵的語句是：
id0 int PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment
；建立 SQLite 資料庫自增主鍵的語句是：
id0 INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT NOT NULL
。
兩者略有不同，SQLite 是用
AUTOINCREMENT
建立自增主鍵。
3.2 插入資料的語句不同
values = f。values。tolist（）
s = ‘，’。join（［‘？’ for _ in range（len（f。columns））］）
insert_sql = ‘insert into {}（{}） values（{}）’。format（filename，fields，s）
cur。executemany（insert_sql， values）
conn。commit（）
主要區別是：SQLite 使用
？
來佔位。
以上就是一鍵批次將任意結構的CSV檔案匯入SQLite資料庫與MySQL資料庫程式碼的主要不同點。如果您還沒有看過上一篇文章，強烈建議去看一下！上篇文章程式碼實現思路方面講解的更詳細：
“ 收藏！用Python一鍵批次將任意結構的CSV檔案匯入MySQL資料庫。”
下面給大家介紹一款 SQLite 資料視覺化工具：
SQLiteStudio
是一款綠色小巧的 SQLite 資料庫視覺化工具，功能強大，操作簡單。
我們可以將上文自動匯入生成的資料庫
csv。db
新增到
SQLiteStudio
中，可以很方便的檢視到資料庫中有哪些表，以及表結構和資料。見下圖：
我們也可以開啟一個
SQL編輯器
，輸入 SQL 命令，執行你想要的操作。見下圖：
SQLiteStudio
還有很多好用的功能，本文不再介紹，感興趣的朋友可以研究一下。
本文完，謝謝閱讀！
★ 本文
原始碼
、
資料來源
、
SQLiteStudio軟體
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csv2sqlite
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”
不知道大家對SQLite資料庫是否感興趣呢，歡迎在下方留言。
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