Python sqlite3 API를 사용한 테이블, db 스키마, 덤프 등의 목록

Python sqlite3 API를 사용한 테이블, db 스키마, 덤프 등의 목록

어떤 이유에서인지 sqlite의 인터랙티브셸 명령어와 동등한 것을 얻을 수 있는 방법을 찾을 수 없습니다.

.tables
.dump

Python sqlite3 API를 사용합니다.

그런 게 있나요?

Python의 경우:

con = sqlite3.connect('database.db')
cursor = con.cursor()
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
print(cursor.fetchall())

내 다른 대답을 조심해.판다를 이용하는 훨씬 빠른 방법이 있다.

SQLITE_MASTER 테이블을 조회하여 테이블 및 스키마타 목록을 가져올 수 있습니다.

sqlite> .tab
job         snmptarget  t1          t2          t3        
sqlite> select name from sqlite_master where type = 'table';
job
t1
t2
snmptarget
t3

sqlite> .schema job
CREATE TABLE job (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    data VARCHAR
);
sqlite> select sql from sqlite_master where type = 'table' and name = 'job';
CREATE TABLE job (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    data VARCHAR
)

Panda(0.16 이상 버전)를 사용하는 것이 비단뱀에서 가장 빠른 방법입니다.

테이블 1개 덤프:

db = sqlite3.connect('database.db')
table = pd.read_sql_query("SELECT * from table_name", db)
table.to_csv(table_name + '.csv', index_label='index')

모든 테이블 덤프:

import sqlite3
import pandas as pd


def to_csv():
    db = sqlite3.connect('database.db')
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
    tables = cursor.fetchall()
    for table_name in tables:
        table_name = table_name[0]
        table = pd.read_sql_query("SELECT * from %s" % table_name, db)
        table.to_csv(table_name + '.csv', index_label='index')
    cursor.close()
    db.close()

Python API에 익숙하지 않지만 언제든지 사용할 수 있습니다.

SELECT * FROM sqlite_master;

여기 이러한 테이블의 테이블 이름과 열 이름을 출력하는 짧고 간단한 파이썬 프로그램이 있습니다(피톤 2. 파이썬 3은 다음과 같습니다).

import sqlite3

db_filename = 'database.sqlite'
newline_indent = '\n   '

db=sqlite3.connect(db_filename)
db.text_factory = str
cur = db.cursor()

result = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()
table_names = sorted(zip(*result)[0])
print "\ntables are:"+newline_indent+newline_indent.join(table_names)

for table_name in table_names:
    result = cur.execute("PRAGMA table_info('%s')" % table_name).fetchall()
    column_names = zip(*result)[1]
    print ("\ncolumn names for %s:" % table_name)+newline_indent+(newline_indent.join(column_names))

db.close()
print "\nexiting."

(편집: 이 문제에 대해 정기적으로 투표하고 있습니다.이것에 대해, 이 답을 찾고 있는 사람들을 위한 python3 버전을 소개합니다)

import sqlite3

db_filename = 'database.sqlite'
newline_indent = '\n   '

db=sqlite3.connect(db_filename)
db.text_factory = str
cur = db.cursor()

result = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()
table_names = sorted(list(zip(*result))[0])
print ("\ntables are:"+newline_indent+newline_indent.join(table_names))

for table_name in table_names:
    result = cur.execute("PRAGMA table_info('%s')" % table_name).fetchall()
    column_names = list(zip(*result))[1]
    print (("\ncolumn names for %s:" % table_name)
           +newline_indent
           +(newline_indent.join(column_names)))

db.close()
print ("\nexiting.")

만약 누군가 팬더와 같은 일을 하고 싶다면

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("db.sqlite3")
table = pd.read_sql_query("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'", conn)
print(table)

Python 2.6에 포함된 sqlite3 버전에는 다음과 같은 기능이 있는 것 같습니다.http://docs.python.org/dev/library/sqlite3.html

# Convert file existing_db.db to SQL dump file dump.sql
import sqlite3, os

con = sqlite3.connect('existing_db.db')
with open('dump.sql', 'w') as f:
    for line in con.iterdump():
        f.write('%s\n' % line)

db에 있는 모든 테이블과 열을 출력하고 싶을 때 내 기능이 도움이 될 수 있습니다.

루프에서 각 TABLE에 LIMIT 0을 쿼리하면 모든 데이터 없이 헤더 정보만 반환됩니다.빈 df를 만들고 반복 가능한 df.columns를 사용하여 각 열 이름을 출력합니다.

conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()

def table_info(c, conn):
    '''
    prints out all of the columns of every table in db
    c : cursor object
    conn : database connection object
    '''
    tables = c.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()
    for table_name in tables:
        table_name = table_name[0] # tables is a list of single item tuples
        table = pd.read_sql_query("SELECT * from {} LIMIT 0".format(table_name), conn)
        print(table_name)
        for col in table.columns:
            print('\t' + col)
        print()

table_info(c, conn)

Results will be:

table1
    column1
    column2

table2
    column1
    column2
    column3 

etc.

여러 번 만지작거린 끝에 sqlite docs에서 테이블, 심지어 첨부된 데이터베이스의 메타데이터를 나열하기 위한 더 나은 답을 찾았습니다.

meta = cursor.execute("PRAGMA table_info('Job')")
for r in meta:
    print r

중요한 정보는 첨부파일 핸들명이 my_table이 아닌 table_info 프리픽스입니다.

여기 쓰레기 좀 보세요.라이브러리 sqlite3에 덤프 기능이 있는 것 같습니다.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

if __name__ == "__main__":

   import sqlite3

   dbname = './db/database.db'
   try:
      print "INITILIZATION..."
      con = sqlite3.connect(dbname)
      cursor = con.cursor()
      cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
      tables = cursor.fetchall()
      for tbl in tables:
         print "\n########  "+tbl[0]+"  ########"
         cursor.execute("SELECT * FROM "+tbl[0]+";")
         rows = cursor.fetchall()
         for row in rows:
            print row
      print(cursor.fetchall())
   except KeyboardInterrupt:
      print "\nClean Exit By user"
   finally:
      print "\nFinally"

sqlite 테이블 스키마 파서를 PHP에 구현했습니다.여기서 확인하세요.https://github.com/c9s/LazyRecord/blob/master/src/LazyRecord/TableParser/SqliteTableDefinitionParser.php

이 정의 파서를 사용하면 다음 코드와 같은 정의를 해석할 수 있습니다.

$parser = new SqliteTableDefinitionParser;
$parser->parseColumnDefinitions('x INTEGER PRIMARY KEY, y DOUBLE, z DATETIME default \'2011-11-10\', name VARCHAR(100)');

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/305378/list-of-tables-db-schema-dump-etc-using-the-python-sqlite3-api