1.linux中sqlite数据库的源码简单使用
2.SQLite3 实践教程 | Linux 中国
3.ubuntu上安装sqlite3
4.收藏！Python内置的分析轻量级数据库竟如此好用！全网最实用sqlite3实战项目！源码
linux中sqlite数据库的分析简单使用
一、数据库的源码安装
1. 网络安装：配置好网络源后，使用命令 sudo apt-get install sqlite3 安装。分析map的实现源码
2. 使用deb包安装：使用命令 sudo dpkg -i *.deb 安装三个deb包。源码
3. 使用源码包安装：首先解压文件 tar xzf sqlite-autoconf-.tar.gz，分析然后执行 ./configure，源码接着执行 make && make install。分析
二、源码SQLite命令
1. 创建数据库：执行命令 sqlite3 company.db。分析
2. 帮助：使用命令 .help。源码
3. 退出：使用命令 .quit。分析
4. 显示当前数据库文件：使用命令 .database。源码
5. 显示所有表名：使用命令 .tables。
6. 查看表结构：使用命令 .schema。
7. 控制显示格式：使用命令 .mode column 和 .header on。
三、SQLite数据类型
数据类型包括：null、员工离职源码integer、real、text、blob。
表结构包括：行（记录）、列（字段）、值（字段值）。
四、SQL命令
1. 创建表（主键）：使用命令 create table table_name( column1 datatype primary key, column2 datatype, ... columnn datatype, );。
2. 删除表：使用命令 drop table table_name;。
3. 插入数据：指定列插入使用命令 insert into table_name (column1, column2, ...columnn) values (value1, value2, ...valuen);，所有列插入使用命令 insert into table_name values (value1,value2,value3,...valuen);。
4. 查询语句：查询所有使用命令 select * from table_name;，查询指定列使用命令 select column1, column2, ...columnn from table_name;，条件查找使用命令 select * from table_name where ...;。
5. 删除记录：使用命令 delete from table_name where condition;。
6. 修改记录：使用命令 update table_name set column1 = value1, column2 = value2,..., columnn = valuen where condition;。
五、Linux编程接口
1. 打开数据库：使用函数 sqlite3_open(char *path,go源码视频 sqlite3 **db);。
2. 关闭数据库：使用函数 sqlite3_close(sqlite3 *db);。
3. 执行SQL语句：使用函数 sqlite3_exec( sqlite3 *db, const char *sql, int (*callback)(void*,int,char**,char**), void *arg, char **errmsg );。
4. 不使用回调函数执行SQL语句：使用函数 sqlite3_get_table(sqlite3 *db, const char *sql, char ***resultp, int*nrow, int *ncolumn, char **errmsg);。
学习嵌入式物联网需要全面的知识，选择正确的学习路径至关重要。获取最新、全面的学习资料，可点击链接找小助理免费领取。
SQLite3 实践教程 | Linux 中国
开始使用这个功能强大且通用的数据库吧。
SQLite 是一个自包含的、轻量级数据库，可用于轻松创建、解析、查询、修改和传输数据。适用于公共领域，无需许可证，广泛应用于各种软件应用程序中，如 Web 浏览器、go 隐藏源码电视、汽车多媒体系统、Android 和 iOS 设备、macOS 和 Windows 计算机以及大多数 Linux 系统。
在 Linux 或 BSD 上，可能已经安装了 SQLite 的命令行工具，工具提供的命令是 sqlite3。若未安装，可从软件仓库、ports 树、源代码或已编译的二进制文件下载并安装。在 macOS 或 Windows 上，从 sqlite.org 下载并安装 SQLite 工具即可。
与 SQLite 交互可通过 sqlite3 命令实现，它提供了一个交互式的 shell 程序，用于查看和更新数据库。这些命令包括管理命令和用于数据库查询的 SQL 命令。数据库通过 SQL 查询进行操作，查询语言的btc指标源码语法简洁且一致。
创建数据库时，可以打开内存数据库或选择要打开的数据库。在 SQLite 提示符下创建数据库后，即可开始使用。使用 CREATE 语句创建新表，并结合 IF NOT EXISTS 避免破坏已有同名表。为表添加字段，如唯一标识符、数据类型（如 TEXT、DATETIME 等）和约束（如 NOT NULL）。创建表的完整 SQL 语句包含表名、列名和数据类型。
使用 INSERT 语句将数据填充到表中，并通过 PRAGMA 语句验证表的列和行。修改表结构时，为表创建新列，以存储关联数据，并使用 UPDATE 语句更新数据。联接表可将数据通过唯一的字段相关联，确保数据的一致性和有效性。
SQLite 是一个非常有用的自包含的、可移植的开源数据库。通过交互方式使用 SQLite 是迈向使用其进行 Web 应用程序管理或通过编程语言库使用的第一步。此外，还有其他数据库如 Fossil 可供探索。在学习和使用 SQLite 时，了解常用命令将有所帮助。
ubuntu上安装sqlite3
在Ubuntu系统中，直接使用apt命令安装sqlite3时，经常遇到依赖库问题，使得安装过程复杂且耗时。因此，推荐采用下载源码并自行编译安装的方法。操作步骤简单，通常只需五分钟即可完成，甚至比使用apt-get更加便捷。
对于初学者而言，使用源码编译安装sqlite3首先需要下载源码包，通常可以通过访问sqlite官方网站或使用wget命令进行下载。随后，解压缩并进入源码目录，执行configure命令配置编译选项。接着执行make命令进行编译，最后执行sudo make install命令安装。此过程无需额外的依赖解决步骤，简化了安装流程。
安装成功后，sqlite3即可投入使用，无需担心依赖问题。对于常用操作，例如创建、查询、更新或删除数据，可以使用以下命令：首先，通过sqlite3命令进入数据库。其次，使用CREATE TABLE命令创建表结构，INSERT INTO命令插入数据，SELECT命令查询数据，UPDATE命令更新数据，DELETE命令删除数据。最后，通过EXIT命令退出数据库环境。操作直观且高效，满足日常使用需求。
源码编译安装sqlite3的方法简化了安装流程，避免了依赖问题的困扰，使得安装过程更加高效便捷。同时，对于常用数据库操作，提供了直观且高效的命令，便于用户快速上手并进行数据管理。
收藏！Python内置的轻量级数据库竟如此好用！全网最实用sqlite3实战项目！
今天我们将深入探讨 Python 内置的轻量级数据库 sqlite3 的使用方法与实战操作。对于那些希望避免复杂数据库安装过程的用户，sqlite3 无疑是一个理想的选择。它无需独立的服务器进程，且数据库文件为 .db 后缀，支持跨平台直接访问，便捷高效。 让我们一起通过实际案例来掌握 sqlite3 的常用操作，以便在日常项目开发中灵活运用。主要内容
1. 读取数据并插入数据库
我们将以 TXT 文件为例，进行示范操作。TXT 文件为单列数据，以换行符分割，文件数量超过 个，数据总量达到 5 万以上。1.1 源代码
1.2 运行效果
1.3 重点代码解释
自动获取所有 TXT 文件名称和路径：为了方便使用，我们编写代码自动查找所有文件名称和路径，无需手动指定。 数据库创建与连接：利用 sqlite3.connect() 创建数据库，如果数据库文件不存在则自动创建。 创建表：执行 SQL 语句创建表 numbers，包含两个字段：id 和 number。 插入数据：优化文件打开方式，使用 with 语句提高效率，同时使用占位符功能自动插入数据。2. 数据库操作
2.1 连接数据库
通过指定数据库文件路径连接数据库，简化数据库管理。2.2 查询数据库中有哪些表
使用 SQL 查询语句查看数据库中所有表的名称。2.3 删除数据库中的某个表
执行 drop table 语句删除指定表。2.4 查询表结构
2.5 查询表中前 条记录
2.6 查询表中所有记录
2.7 查询表中不重复记录
2.8 将老表中的不重复记录插入新表
2.9 将特定结果写入文本文件（单列）
2. 将特定结果写入文本文件（多列）
2. 将特定结果写入 CSV 文件（多列）
2. 办公自动化案例
利用 sqlite3 进行数据导出，实现批量生成 TXT 文件，显著提高办公效率。 为了帮助您快速上手，所有源代码已发布至公众号智能演示，只需回复 "sqlite3" 即可获取下载链接。 期待您的实践与探索，享受 Python 数据库操作带来的便利！