Pythonic式的数据入库方式，无需pandas/numpy

Pythonic式的数据入库方式，无需pandas/numpy，可以使用Python标准库中的sqlite3模块来实现。以下是一个简单的示例：

基础概念

• SQLite: 一个轻量级的数据库引擎，不需要单独的服务器进程，所有的数据都存储在一个文件中。
• Pythonic: 指的是符合Python语言习惯的编程风格，通常简洁、直观且易于理解。

相关优势

1. 轻量级: SQLite不需要单独的服务器进程，适合小型应用和快速原型开发。
2. 易于集成: 可以直接嵌入到Python应用中，无需额外的安装步骤。
3. 跨平台: 支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。
4. 事务支持: 提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。

类型

• 内存数据库: 数据存储在内存中，速度快但数据不会持久化。
• 文件数据库: 数据存储在磁盘文件中，适合需要持久化数据的场景。

应用场景

• 小型Web应用: 如博客、论坛等。
• 数据分析: 对于不需要复杂数据处理的小型数据集。
• 嵌入式系统: 资源受限的环境。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用Python的sqlite3模块将数据入库：

import sqlite3

# 创建或连接到数据库文件
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL
)
''')

# 插入数据
users = [
    ('Alice', 'alice@example.com'),
    ('Bob', 'bob@example.com'),
    ('Charlie', 'charlie@example.com')
]

cursor.executemany('INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)', users)

# 提交事务
conn.commit()

# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM users')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 关闭连接
conn.close()

可能遇到的问题及解决方法

1. 数据库文件权限问题:
   • 问题: 无法创建或写入数据库文件。
   • 解决方法: 确保运行Python脚本的用户有权限访问和写入数据库文件所在的目录。

• SQL注入风险:
  • 问题: 直接拼接SQL语句可能导致SQL注入攻击。
  • 解决方法: 使用参数化查询（如示例中的?占位符）来避免SQL注入风险。
• 性能问题:
  • 问题: 大量数据插入时性能低下。
  • 解决方法: 使用事务批量插入数据，例如：
  • 解决方法: 使用事务批量插入数据，例如：

通过以上方法，可以实现高效且安全的数据入库操作，同时保持代码的简洁和Pythonic风格。