Python3 使用便捷、高效、轻量级的数据库工具

欢迎使用longan-sqlite3 v1.0


我们理解您需要更便捷更高效更轻量级的工具记录数据,并将其中承载的价值传播给他人,longan-sqlite3 是我们给出的答案 ———— 让您的CURD从没有如此随心所欲。
github地址: https://github.com/myemperor/longan-sqlite3

什么是 longan

longan 是一种水果,很甜,喜欢的人吃很多,不喜欢的人一吃就上火!

1. 以下是我们的行为守恒公式

longan=mc^2

2. 使用方法

  • 安装
pip install longan_sqlite
  • 导入longan
from longan_sqlite import Longan, Flesh
  • 初始化longan
Longan.init('test.db', True)
  • 实例化longan
longan = Longan('company')
  • 导入数据库
longan.execute_file('company.sql')
  • 其中的表结构 company.sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS COMPANY(
   id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
   name           TEXT    NOT NULL,
   age            INT     NOT NULL,
   address        CHAR(50),
   salary         REAL
);
  • Create
flesh = Flesh(name='emperor', age=23, address='北京', salary=10)
longan.insert_or_update(flesh)
  • Update
flesh.age += 1
flesh.salary += 5
longan.insert_or_update(flesh)
  • Query
ret = longan.where(age_gt=18, salary_elt=100, salary_gt=0).query()
for r in ret:
    print(r)
  • Delete
# 查询
ret = longan.where(age_gt=18, salary_elt=100, salary_gt=0).query()

for r in ret:
    print(r)
    if r.name == 'jobs':
        # 通过对象进行删除
        longan.delete(r)

# 通过条件进行删除
longan.where(id_gt=0).delete()
  • 0.3新增分组聚合查询
longan.aggregate(age_max="maxAge", salary_min="minSalary")
longan.where(age_gt=5)
longan.group_by('address')
ret = longan.query()
for r in ret:
    print(r)

3. API文档

接口 参数 说明
init db_path, debug 初始化数据库文件,开启debug模式后,将会打印sql语句
select - 未开放,当前版本默认为选择全部字段,除非使用聚合函数
from_table table_name 指定查询表
where **field_condition 借鉴了Django中查询的操作,"_"前为字段名,后为表达式,需要传递值
insert_or_update *field_obj 将一个或多个Flesh对象插入或更新到表中,会自动为对象添加主键
delete *field_obj 可以通过where方法来根据条件来进行删除,也可以对一个或多个Flesh对象直接删除,前提是对象拥有主键
group_by field 对指定字段进行分组
aggregate **field_condition 可以参考where语句:字段名_聚合函数名="别名"
query - 查询,需要组合使用
primary_key - 主键
ignore_case ignore 是否忽略大小写
limit num, offset 分页
order_by field, desc 根据字段进行排序

4. Where子句操作表达式

操作符 运算符 说明
gt > 大于
lt < 小于
eq = 等于
neq != 不等于
egt >= 不小于
elt <= 不大于
like LIKE 字符串模糊查询
in IN 集合查询,参数传值为tuple,如: age_in=(28, 29, 30)
between BETWEEN 介于两值之间,参数传值为两个元素的tuple,如有多个则取第一个和最后一个,如:age_between=(28, 30)
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,717评论 6 496
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,501评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 160,311评论 0 350
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,417评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,500评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,538评论 1 293
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,557评论 3 414
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,310评论 0 270
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,759评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,065评论 2 330
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,233评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,909评论 5 338
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,548评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,420评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,103评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,098评论 2 352