### Python 数据存储技术 Python 是一种功能强大的编程语言，在数据处理和存储方面具有广泛的应用。以下是关于 Python 数据存储技术的一些核心知识点。 #### 主流数据库及应用场景 主流数据库可以分为关系型数据库（RDBMS）和非关系型数据库（NoSQL）。常见的关系型数据库有 MySQL、PostgreSQL 和 SQLite；而非关系型数据库则包括 MongoDB、Cassandra 和 Redis 等[^2]。 - **MySQL**: 常用于 Web 应用程序开发，支持高并发访问，适合大型项目的数据管理需求。 - **PostgreSQL**: 提供更高级的功能集，如复杂查询优化和支持多种数据类型的扩展能力，适用于金融行业或科研领域。 - **MongoDB**: 面向文档的 NoSQL 数据库，擅长存储半结构化数据，常应用于日志记录和社会媒体分析等领域。 - **Redis**: 作为内存中的键值存储系统，主要用于缓存机制设计，提升应用性能。 #### SQLite 数据库介绍 SQLite 是一款轻量级的关系型嵌入式数据库引擎，完全以内存为基础运行，无需单独的服务进程或者配置文件即可完成初始化设置过程[^3]。由于其简单易用的特点，SQLite 成为了许多小型到中型项目的首选方案之一，尤其是在移动设备端应用程序开发过程中表现尤为突出。 #### SQLite 的使用方法 下面详细介绍如何利用 Python 结合 sqlite3 模块来操作 SQLite 数据库： 1. 创建连接对象并指定目标路径名参数 (如果不存在会自动创建新文件)； 2. 获取游标对象以便执行 SQL 语句命令； 3. 编写 DDL/DML 类型指令字符串形式提交给 execute() 方法调用； 4. 对于修改类动作记得 commit() 提交事务确认更改生效； 5. 查询结果可通过 fetchone(),fetchall() 函数获取返回列表元组格式的结果集合； 6. 完成所有任务之后关闭资源释放链接 close(). 示例如下所示： ```python import sqlite3 # 连接到名为 'example.db' 的 SQLite 数据库 conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() # 创建表 cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''') # 插入一条记录 cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2023-09-01','BUY','RHAT',100,35.14)") # 提交当前交易 conn.commit() # 执行查询 cursor.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price') rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row) # 关闭连接 conn.close() ```