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链接和查询代码

Python 自身携带 sqlite 库，不需要额外安装，直接使用即可。导入代码：

import sqlite3

导入代码之后，将 first.db 文件，放到代码文件旁边。这里用的是 ipynb ，所以是把 ipynb 和 first.db 文件放一起，不放一起就只能使用绝对路径。如下图：然后使用 sqlite3 库，链接 first.db 文件，代码 firstdb = sqlite3.connect('first.db')正常运行后，写查询语句，从数据库中读取全部数据，如下代码：

# 查询语句
query_sql = "select * from info"
for result in firstdb.execute(query_sql):
    print(result)

输出结构效果图：这是最简单的查询语句。数据库都是支持查询、删除、增加、更新操作的。

删除数据操作

删除操作，将数据从数据库中移除，关键词 delete ，先删除一条数据，如下代码：

# 删除特定数据
delete_sql = "delete from info where id = 1 "

firstdb.execute(delete_sql)
firstdb.commit()

# 查询并输出
query_sql = "select * from info"
for result in firstdb.execute(query_sql):
    print(result)

运行结果如下图：

插入更多数据

增加的操作，关键词 add ，使用 for 循环，先批量的增加一些数据

# 插入数据
insert_sql = "insert into info(title, content, author) values ('第{}个标题', '随机的第{}个内容', '匿名')"
for i in range(10,20):
    sql = insert_sql.format(i,i*2)
    firstdb.execute(sql)
    firstdb.commit()

    
# 查询并输出
query_sql = "select * from info"
for result in firstdb.execute(query_sql):
    print(result)

for 循环，从 10 循环到 20，不含 20，然后全部执行 sql 语句和提交到数据库。最后查询全部数据，看下有没有增多，如下结果图：

更新数据操作

数据有增加，最后更新数据，关键词update，做个条件更新，id大于等于4的数据，设置 author 为“不匿名”，如下代码：

# 更新数据
update_sql = "update info set author = '不匿名' where id >= 4"
firstdb.execute(update_sql)


# 查询并输出
query_sql = "select * from info"
for result in firstdb.execute(query_sql):
    print(result)

最后的结果图如下：以上就是 Python 操作 sqlite 的全部代码了。

【多选题】小练习

数据库支持哪些操作？

[ ] 更新数据
[ ] 新增数据
[ ] 查询数据
[ ] 删除数据

xlsxwriter 生成 Excel 文件

为什么需要掌握新的库

操作 xls

xlrd 和 xlwt，以及 xlutils 足以满足对 xls 文件的读、写、追加功能。但是办公文件的格式，不是 xls，还有 xlsx，还有我们很少见的 xlsm 等。

操作 xlsx

xlsx 是 xls 的升级版，xls 是老版本的办公软件所支持的文件格式，且劣势也比较明显，当文件数据超过65536 行和 256 列，使用 xls 则会导致数据截断。

xlsx 的支持则更好，同样多的数据，xlsx 格式的文件体积小，支持的操作更多，软件打开和动作执行的速度会更快。

本次介绍的库是 xlsxwriter 和 openpyxl ，这两个库均支持操作 xlsx 文件格式。掌握 xlsx 的读写操作，也是大势所趋。

写入头部标题

首先是学习 xlsxwriter 库，安装命令：pip install xlsxwriter。

第一步先导入库，以及打开一个 xlsx 文件：

import xlsxwriter, random

wb = xlsxwriter.Workbook('xlsxwriter插入数据.xlsx')

xlsx 和 xls 的操作都是一致的，单个文件，里面可以添加多个 sheet。打开文件后，需要新建第一个 sheet。

worksheet1 = wb.add_worksheet('代码操作记录')

有了 sheet，开始准备标题和数据并写入文件。首先是头部标题：

headings = ['日期','数据1','数据2']
worksheet1.write_row('A1',headings)

标题保存在 headings 中，列表格式，然后逐个写入到 sheet 中。

但是这里的写入操作，不是行数列数数据格式的单个数据写入操作，而是直接写入一行或者一列。这里用的是写入 wtier_row，写入一行，从 A1 开始，然后 A2 A3，一直往后写。

写入数据内容

接下来写入数据，首先是创造数据，结构也是列表格式，然后使用写入列的操作，将数据整行的写入。

data = [
    ['2019-1','2019-2','2019-3','2019-4','2019-5','2019-6','2019-7','2019-8','2019-9','2019-10','2019-11','2019-12',],
    [random.randint(1,100) for i in range(12)],
    [random.randint(1,100) for i in range(12)],
] 
worksheet1.write_column('A2',data[0])
worksheet1.write_column('B2',data[1])
worksheet1.write_column('C2',data[2])

这里的数据使用了 random 库随机设置，所以第一块代码中，有 random 的导入。

data 是列表，里面有三个列表，分别是日期和两类数据，结合头部标题，写入的数据，是三列，所以用的是write_column 函数。

写完之后，直接关闭即可。

wb.close()

用 Office 打开文件，如下图：数据写入完毕。

新建图表对象

数据写好了，但是 Excel 不仅仅只是存放数据的，也可以生成图表。下面我们就学习下如何生成图表。

图表的数据，直接使用数据 1 和数据 2 的内容，并且前半部分，数据的写入就是上面的代码。

数据写入之后，不关闭，然后继续操作，生成一个图表信息。

第一部分，折线图表的定义：

chart_col = workbook.add_chart({'type':'line'})

有了图表对象，下面就是往里加入数据。

图表数据配置

这里的数据有两条，一个是数据1，一个是数据2，所以图表添加数据的代码如下：

chart_col.add_series(
    {
        'name':'=sheet1!$B$1',
        'categories':'=sheet1!$A$2:$A$7',
        'values':   '=sheet1!$B$2:$B$7',
        'line': {'color': 'blue'},
    }
)
chart_col.add_series(
    {
        'name':'=sheet1!$C$1',
        'categories':'=sheet1!$A$2:$A$7',
        'values':   '=sheet1!$C$2:$C$7',
        'line': {'color': 'green'},
    }
)

有两条数据，所以添加了两次。

数据有四项，数据名、具体值对应的横坐标 categories、具体值对应的纵坐标 values、折线颜色，其中取值方式，直接是使用 sheet 的坐标形式，例如 name 是 B1 和 B2，categories 都是 A2-A7，值分别是 B2-B7 和 C2-C7。

完成图表

数据添加之后，在设置下坐标的相关信息，就是标题、x 轴、y 轴的名字，以及图表位置和大小，代码如下：

chart_col.set_title({'name':'虚假数据折线图'})
chart_col.set_x_axis({'name':"横坐标"})
chart_col.set_y_axis({'name':'纵坐标'})          #设置图表表头及坐标轴

worksheet.insert_chart('D2',chart_col,{'x_offset':25,'y_offset':10})   #放置图表位置

wb.close()