Skip to main content

The package provides a wrapper for working with SQLite databases.

Project description

PyQL3

PyQL3 - это проект на Python, предназначенный для работы с базами данных SQLite. Он включает в себя ряд классов, которые облегчают взаимодействие с базами данных и обеспечивают удобный интерфейс для выполнения запросов и обработки результатов.

Структура проекта

Проект состоит из следующих модулей:

  • PyQL3.core: Содержит базовые классы, используемые в других частях проекта.
  • PyQL3.shell: Содержит функции для взаимодействия с оболочкой.

Установка

Установите пакет: pip install pyql3

Использование

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных
table = conn.get('my_table')

# Получаем строку из таблицы по rowid
row = table.rows.get(1)

# Получаем значение столбца из строки
value = row.get('my_column')

# Устанавливаем новое значение для столбца
row.set('my_column', 'new_value')

# Сохраняем изменения и закрываем соединение
conn.commit()
conn.close()

Примеры

Использование объекта базы данных

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Выводим имена таблиц
print(conn.ids)

# Получение имен таблиц из базы данных
for table in conn:
    print(table)

# Проверяем существует ли таблица в базе данных
print('my_table' in conn)

# Закрываем соединение
conn.close()

Получение таблицы по ее имени

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных по ее имени
table = conn.get('my_table')
print(table)

# Закрываем соединение
conn.close()

Получение таблицы по ее индексу

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Выводим количество таблиц в базе данных
print(len(conn))

# Получаем таблицу из базы данных по ее индексу
table = conn.get_by_index(1)
print(table)

# Закрываем соединение
conn.close()

Получение информации о столбцах таблицы

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных
table = conn.get('my_table')

# Выводим информацию о столбцах таблицы
for column in table.columns:
    print(f'Column ID: {column.id}')
    print(f'Type: {column.type}')
    print(f'Not Null: {column.not_null}')
    print(f'Default: {column.default}')
    print(f'Primary Key: {column.pk}')

# Закрываем соединение
conn.close()

Получение записей из таблицы

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных
table = conn.get('my_table')

# Получаем запись по rowid
row = table.rows.get(1)
print(row)

# Получаем запись по ее индексу
row = table.rows.get_by_index(1)
print(row)

# Получаем записи по выражению sql выражению
where = 'my_column = value AND my_column LIKE "%substring%"'
rows = table.rows.get_by_sql(where)
print(rows)

# Закрываем соединение
conn.close()

Вставка новой строки в таблицу

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных
table = conn.get('my_table')

# Вставляем новую строку в таблицу
table.rows.insert(values=('John Doe', 'john.doe@example.com'))

# Сохраняем изменения и закрываем соединение
conn.commit()
conn.close()

Удаление строки из таблицы

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных
table = conn.get('my_table')

# Удаляем строку из таблицы по rowid
table.rows.delete(1)

# Удаляем строку из таблицы по индексу
table.rows.delete_by_index(1)

# Удаляем строку из таблицы выражению WHERE
where = 'my_column LIKE "%substring%"'
table.rows.delete_by_where(where)

# Сохраняем изменения и закрываем соединение
conn.commit()
conn.close()

Обновление данных в строке таблицы

from PyQL3.shell import PyConnection

# Создаем новое соединение с базой данных
conn = PyConnection('my_database.db')

# Получаем таблицу из базы данных по имени
table = conn.get('my_table')

# Получаем строку из таблицы по rowid
row = table.rows.get(1)

# Обновляем значение в столбце
row.set('my_column', 'new_value')

# Сохраняем изменения и закрываем соединение
conn.commit()
conn.close()

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

pyql3-15.tar.gz (8.7 kB view details)

Uploaded Source

File details

Details for the file pyql3-15.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: pyql3-15.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 8.7 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.0 CPython/3.10.11

File hashes

Hashes for pyql3-15.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 40a464e73cc946f30206da63165cb45ac2e9714b5984cec59089ea2d1d80ae2f
MD5 871f8cb5d11198a3c8a2976ef0d746b5
BLAKE2b-256 0f3788e1aee97c84c2849938d139b9e92ccd5c786eb0470631c122972a5f198c

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page