>然而，敬虔加上知足的心便是大利了，因为我们没有带什么到世上来，也不能带什么去，只要有衣有食，就当知足。但那些想要发财的人，就陷在迷惑、落在网罗和许多无知有害的私欲里，叫人沉在败坏和灭亡中。贪财是万恶之根。有人贪恋钱财，就被引诱离了真道，用许多愁苦把自己刺透了。(1 TIMOTHY 6:6-10)
#SQLite数据库
SQLite是一个小型的关系型数据库，它最大的特点在于不需要服务器、零配置。前面的两个数据库，不管是MySQL还是MongoDB，都需要“安装”，安装之后，运行起来，其实是已经有一个相应的服务器在跑着呢。
而SQLite不需要这样。首先Python已经将相应的驱动模块作为标准库一部分了，只要安装了Python，就可以使用；另外，它也不需要服务器，可以类似操作文件那样来操作SQLite数据库文件。还有一点也不错，SQLite源代码不受版权限制。
SQLite也是一个关系型数据库，所以SQL语句可以在里面使用。
跟操作MySQL数据库类似，对于SQLite数据库，也要通过以下几步：
- 建立连接对象
- 连接对象方法：建立游标对象
- 游标对象方法：执行sql语句
##建立连接对象
由于SQLite数据库的驱动已经在Python里面了，所以，只要引用就可以直接使用。并且在学过MySQL的基础上，理解本节能容就容易多了。
>>> import sqlite3
>>> conn = sqlite3.connect("23301.db")
这样就得到了连接对象，是不是比MySQL连接要简化了很多呢。在`sqlite3.connect("23301.db")`中，如果已经有了那个数据库，就连接上它；如果没有，就新建一个。注意，这里的路径可以随意指定的。
不妨到目录中看一看，是否存在了刚才建立的数据库文件。
/2code$ ls 23301.db
23301.db
果然有了一个文件。连接对象建立起来之后，就要使用连接对象的方法继续工作了。
>>> dir(conn)
['DataError', 'DatabaseError', 'Error', 'IntegrityError', 'InterfaceError', 'InternalError', 'NotSupportedError', 'OperationalError', 'ProgrammingError', 'Warning', '__call__', '__class__', '__delattr__', '__doc__', '__enter__', '__exit__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'close', 'commit', 'create_aggregate', 'create_collation', 'create_function', 'cursor', 'enable_load_extension', 'execute', 'executemany', 'executescript', 'interrupt', 'isolation_level', 'iterdump', 'load_extension', 'rollback', 'row_factory', 'set_authorizer', 'set_progress_handler', 'text_factory', 'total_changes']
##游标对象
这一步跟MySQL也类似，要建立游标对象。
>>> cur = conn.cursor()
接下来对数据库内容的操作，都是用游标对象方法来实现：
>>> dir(cur)
['__class__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'arraysize', 'close', 'connection', 'description', 'execute', 'executemany', 'executescript', 'fetchall', 'fetchmany', 'fetchone', 'lastrowid', 'next', 'row_factory', 'rowcount', 'setinputsizes', 'setoutputsize']
看到熟悉的名称了：`close(), execute(), executemany(), fetchall()`
###创建数据库表
面对SQLite数据库，读者曾经数据的sql指令都可以照样使用。
>>> create_table = "create table books (title text, author text, lang text) "
>>> cur.execute(create_table)
这样就在数据库23301.db中建立了一个表books。对这个表可以增加数据了。
>>> cur.execute('insert into books values ("from beginner to master", "laoqi", "python")')
为了保证数据能够保存，还要如下操作（这是多么熟悉的操作流程和命令呀）：
>>> conn.commit()
>>> cur.close()
>>> conn.close()
在刚才建立的那个数据库中，已经有了一个表books，表中已经有了一条记录。
###查询
存进去了，总要看看，这算强迫症吗？
>>> conn = sqlite3.connect("23301.db")
>>> cur = conn.cursor()
>>> cur.execute('select * from books')
>>> print cur.fetchall() #Python 3: print(cur.fetchall())
[(u'from beginner to master', u'laoqi', u'python')]
###批量插入
多增加点内容，以便于做别的操作：
>>> books = [("first book","first","c"), ("second book","second","c"), ("third book","second","python")]
这回来一个批量插入：
>>> cur.executemany('insert into books values (?,?,?)', books)
>>> conn.commit()
用循环语句打印查询结果：
>>> rows = cur.execute('select * from books')
>>> for row in rows:
... print row #Python 3: print(row)
...
(u'from beginner to master', u'laoqi', u'python')
(u'first book', u'first', u'c')
(u'second book', u'second', u'c')
(u'third book', u'second', u'python')
###更新
正如前面所说，在`cur.execute()`中，你可以写SQL语句来操作数据库。
>>> cur.execute("update books set title='physics' where author='first'")
>>> conn.commit()
按照条件查处来看一看：
>>> cur.execute("select * from books where author='first'")
>>> cur.fetchone()
(u'physics', u'first', u'c')
###删除
删除也是操作数据库必须的动作。
>>> cur.execute("delete from books where author='second'")
>>> conn.commit()
>>> cur.execute("select * from books")
>>> cur.fetchall()
[(u'from beginner to master', u'laoqi', u'python'), (u'physics', u'first', u'c')]
不要忘记，在完成对数据库的操作后，一定要关门才能走人：
>>> cur.close()
>>> conn.close()
基本知识已经介绍差不多了。当然，在实践的编程中，或许会遇到问题，就请读者多参考官方文档：[https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html](https://docs.python.org/2/library/sqlite3.html)
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