【Python】SQLiteによるデータベースの操作

SQLiteは非常にお手軽なデータベースです．
軽量でありながらデータベースの操作言語SQLを利用して本格的なデータベース操作が行えるという点に注目が集まっています．
ファイル1つが1つのデータベースであり，組み込み用途でよく利用されています．
Pythonから使う場合，標準ライブラリのsqlite3を利用する宣言だけで使うことができるのもメリット．

例）shuto.sqliteというデータベースに，リンゴやバナナの値段を挿入し，それを抽出する．

import sqlite3

# sqliteのデータベースに接続
dbpath = "shuto.sqlite"
conn = sqlite3.connect(dbpath)

# テーブルを作成し、データを挿入する
cur = conn.cursor()
cur.executescript("""
/* itemsテーブルが既にあれば削除する */
DROP TABLE IF EXISTS items;

/* テーブルの作成 */
CREATE TABLE items(
    item_id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT UNIQUE,
    price INTEGER
);

/* データを挿入  */
INSERT INTO items(name, price)VALUES('Apple', 800);
INSERT INTO items(name, price)VALUES('Orange', 780);
INSERT INTO items(name, price)VALUES('Banana', 430);
""")
# データベースに反映させる
conn.commit()

# データを抽出する
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT item_id,name,price FROM items")
item_list = cur.fetchall()
# 一行ずつ表示
for it in item_list:
    print(it)

(1, 'Apple', 800)
(2, 'Orange', 780)
(3, 'Banana', 430)

import sqlite3

# データベースに接続
filepath = "test2.sqlite"
conn = sqlite3.connect(filepath)

# テーブルを作成
cur = conn.cursor()
cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS items") 
cur.execute(""" CREATE TABLE items (
    item_id INTEGER PRIMARY KEY,
    name    TEXT,
    price   INTEGER)""")
conn.commit()

# 単発でデータを挿入
cur = conn.cursor()
cur.execute(
    "INSERT INTO items (name,price) VALUES (?,?)",
    ("Orange", 520))
conn.commit()

# 連続でデータを挿入
cur = conn.cursor()
data = [("Mango",770), ("Kiwi",400), ("Grape",800),
    ("Peach",940),("Persimmon",700),("Banana", 400)]
cur.executemany(
    "INSERT INTO items(name,price) VALUES (?,?)",
    data)
conn.commit()

# 400-700円のデータを抽出して表示
cur = conn.cursor()
price_range = (400, 700)
cur.execute(
    "SELECT * FROM items WHERE price>=? AND price<=?",
    price_range)
fr_list = cur.fetchall()
for fr in fr_list:
    print(fr)

(1, 'Orange', 520)
(3, 'Kiwi', 400)
(6, 'Persimmon', 700)
(7, 'Banana', 400)

ここで注目したいのは，SQL内で実際に挿入する値を「？」を使って表現します．そしてexecute()メソッドの第二引数で実際の値を指定します．すると「？」の部分が値に置換されます．
この仕組みを使えば，セキュリティの脅威を防ぐことができるだけでなく，意図しないSQLの破壊を防ぐことができます．