Python+sqlite3操作本地SQLite数据库的实战指南

对于刚接触 Python 后端的同学来说，数据库操作几乎是绕不开的一道坎。不管是写 Web 项目、搭接口服务、做爬虫还是开发桌面工具，数据的新增、查询、修改和删除都是家常便饭。

那入门时该从哪儿开始？一个很务实的选择是——直接上手 SQLite。

你不用急着去装 MySQL 或者 PostgreSQL。Python 标准库里自带的 sqlite3 模块，直接就能上手。它轻量、嵌入式、无需额外部署数据库服务，很适合用来学 SQL、练 CRUD、或是开发一些本地小项目。

今天这篇文章，我们围绕一个“用户信息管理”的例子，把整个流程走一遍：

• sqlite3 库怎么用
• 创建数据库和数据表
• 常见的新增、查询、修改、删除操作
• 简单聊一下 ORM 的思想
• 最后给出一份完整的 CRUD 代码

一、sqlite3 库介绍

sqlite3 是 Python 标准库的一部分，不需要额外安装任何第三方包。

SQLite 本身是一款轻量级的嵌入式数据库，它的几个特点值得关注：

• 不用单独启动数据库服务，数据就存在本地的 .db 文件里
• 很适合学习测试小型桌面工具,或是做一个后端的雏形 ,/li><-> 支持几乎所有常用 SQL 语句,CREATE TABLE -> INSERT SELECT-> UPDATE DELETE/li>

这一段处理/import sqlite3

用法很简单 import sqlite3 ,import SQITE3IMAL.IMAL SQITE3 IMPORT SQITE3IMAL SQITE3IMAL SQITE3IMAL SQITE3IMAL SQITE3IMAL SQITE3IMALIMAL

来，走一个最基本的流程看看：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("demo.db")
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT sqlite_version()")
print(cursor.fetchone())

conn.close()

这里有几个关键概念要理解清楚：

• connect()：连接数据库。如果文件不存在，它会自动创建一个。
• connection：数据库连接对象，习惯叫它 conn。
• cursor：游标对象，所有 SQL 操作都通过它来执行。
• execute()：执行具体 SQL 语句。
• commit()：提交事务。新增、修改、删除这些操作，必须提交才能生效。
• close()：操作结束关闭连接，别忘。

二、创建数据库

创建 SQLite 数据库，就是一个连接的事：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("student.db")
conn.close()

运行之后，当前目录下就会生成一个 student.db 文件。如果这个文件已经存在，sqlite3.connect() 就直接打开它；如果文件还没创建，就自动生成。

当然，也支持指定存放路径：

conn = sqlite3.connect(r"D:\data\student.db")

这里有个小细节：Windows 路径前面加个 r，是为了避免反斜杠被当成转义字符，写多了就成习惯了。

三、创建数据表

文件建好了，还得在里面创建表。数据表就像 Excel 里的一页工作表，专门用来存储一类数据。

下面我们建一张 users 表，用来存用户信息：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("app.db")
cursor = conn.cursor()

sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER,
    email TEXT UNIQUE,
    created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
"""

cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()

简单解释一下每个字段的意思：

• id：用户编号，设为主键，自动递增。
• name：用户名，不能为空。
• age：年龄，整数类型。
• email：邮箱，加了唯一约束，不能重复。
• created_at：创建时间，默认取当前时间。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS 这个写法很实用——如果表不存在才创建，存在就直接忽略，程序重复运行不会报错。

四、插入数据

插入数据用 INSERT INTO：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("app.db")
cursor = conn.cursor()

sql = "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)"
cursor.execute(sql, ("张三", 22, "zhangsan@example.com"))

conn.commit()
conn.close()

这里有一个特别重要的点：一定要用 ? 占位符传参，而不是去拼接字符串。

推荐写法：

cursor.execute(
    "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
    ("李四", 25, "lisi@example.com")
)

不推荐写法：

name = "李四"
sql = "INSERT INTO users (name) VALUES ('" + name + "')"

为什么？字符串拼接容易引发 SQL 注入风险，碰到特殊字符或者引号也容易报错。用占位符，又安全又省心。

如果要一次性插入多条数据，executemany() 就派上用场了：

users = [
    ("王五", 28, "wangwu@example.com"),
    ("赵六", 30, "zhaoliu@example.com"),
    ("钱七", 24, "qianqi@example.com")
]

cursor.executemany(
    "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
    users
)
conn.commit()

五、查询数据

查询数据用 SELECT。

查所有用户：

cursor.execute("SELECT id, name, age, email, created_at FROM users")
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

fetchall() 获取所有查询结果，返回一个列表，每一行是一个元组。

如果只想查一条，用 fetchone()：

cursor.execute("SELECT id, name, age, email FROM users WHERE id = ?", (1,))
user = cursor.fetchone()
print(user)

看到 (1,) 可能会觉得怪——Python 里只有一个元素的元组，一定要加上个逗号，不然会被当成普通括号表达式。

带条件查询也很直观：

cursor.execute(
    "SELECT id, name, age, email FROM users WHERE age >= ?",
    (25,)
)
rows = cursor.fetchall()

六、修改数据

修改数据用 UPDATE。

把 id=1 的用户年龄改成 23：

cursor.execute(
    "UPDATE users SET age = ? WHERE id = ?",
    (23, 1)
)
conn.commit()

要同时改多个字段，这样写：

cursor.execute(
    "UPDATE users SET name = ?, email = ? WHERE id = ?",
    ("张三丰", "zhangsanfeng@example.com", 1)
)
conn.commit()

执行 UPDATE 时必须再三确认 WHERE 条件。一旦漏写，整张表的数据都会被修改。

七、删除数据

删除数据用 DELETE。

删除 id=1 的用户：

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = ?", (1,))
conn.commit()

同样要提醒一句：WHERE 条件务必带上。下面这种写法是危险动作：

cursor.execute("DELETE FROM users")

效果是清空 users 表里的所有数据。测试环境自己清楚还好，生产环境里这么干，后果不堪设想。

八、事务和异常处理

新增、修改、删除这些操作，必须提交事务才能生效。

执行成功后调用：

conn.commit()

执行失败则回滚：

conn.rollback()

更稳妥的做法，是用 try...except...finally 来管理数据库连接：

import sqlite3

conn = None

try:
    conn = sqlite3.connect("app.db")
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
        ("测试用户", 20, "test@example.com")
    )
    conn.commit()
except sqlite3.Error as e:
    if conn:
        conn.rollback()
    print("数据库操作失败：", e)
finally:
    if conn:
        conn.close()

这样能保证程序异常时，连接也被正常关闭，不会留下悬空连接。

九、Python ORM 思想简单介绍

前面我们一直在直接写 SQL，这种方式直观、灵活，也最适合初学者理解数据库底层逻辑。

但到了真实项目中，很多人会换一种方式——用 ORM。

ORM 的全称是 Object Relational Mapping，核心思想很简单：把数据库里的表映射成 Python 类，把表中的一行数据映射成一个 Python 对象，字段就成了对象的属性。

举个例子，如果数据库里有这么一张 users 表：

users 表
id | name | age | email

在 ORM 里，就会对应一个 User 类：

class User:
    def __init__(self, id, name, age, email):
        self.id = id
        self.name = name
        self.age = age
        self.email = email

查询后，把一行数据转成对象：

row = (1, "张三", 22, "zhangsan@example.com")
user = User(row[0], row[1], row[2], row[3])

print(user.name)

这么做的优点很明显：代码更贴近面向对象风格，业务层可以少写很多 SQL，数据结构一目了然，大项目里维护也方便。

Python 里常见的 ORM 框架有： SQLAlchemy、Django ORM、Peewee 等。

不过还是想多说一句：建议先老老实实掌握基础 SQL 和 sqlite3，再学 ORM。因为 ORM 本质上是帮你生成 SQL，如果对 SQL 没概念，遇到排查问题的时候会很吃力。

十、完整 CRUD 演示代码

下面是一份完整的示例代码，包含创建数据库、创建表、插入、查询、修改、删除，以及一个简单的对象转换。可以直接保存为 sqlite_crud_demo.py 运行看看。

import sqlite3
from dataclasses import dataclass


DB_NAME = "app.db"


@dataclass
class User:
    id: int
    name: str
    age: int
    email: str
    created_at: str


def get_connection():
    return sqlite3.connect(DB_NAME)


def create_table():
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    sql = """
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL,
        age INTEGER,
        email TEXT UNIQUE,
        created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
    )
    """

    cursor.execute(sql)
    conn.commit()
    conn.close()


def insert_user(name, age, email):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    try:
        cursor.execute(
            "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
            (name, age, email)
        )
        conn.commit()
        print("插入成功，用户 ID：", cursor.lastrowid)
    except sqlite3.Error as e:
        conn.rollback()
        print("插入失败：", e)
    finally:
        conn.close()


def insert_many_users(users):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    try:
        cursor.executemany(
            "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
            users
        )
        conn.commit()
        print("批量插入成功")
    except sqlite3.Error as e:
        conn.rollback()
        print("批量插入失败：", e)
    finally:
        conn.close()


def query_all_users():
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute("SELECT id, name, age, email, created_at FROM users")
    rows = cursor.fetchall()
    conn.close()

    return [User(*row) for row in rows]


def query_user_by_id(user_id):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute(
        "SELECT id, name, age, email, created_at FROM users WHERE id = ?",
        (user_id,)
    )
    row = cursor.fetchone()
    conn.close()

    if row is None:
        return None

    return User(*row)


def update_user_age(user_id, new_age):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute(
        "UPDATE users SET age = ? WHERE id = ?",
        (new_age, user_id)
    )
    conn.commit()

    if cursor.rowcount == 0:
        print("没有找到要修改的用户")
    else:
        print("修改成功")

    conn.close()


def delete_user(user_id):
    conn = get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    cursor.execute("DELETE FROM users WHERE id = ?", (user_id,))
    conn.commit()

    if cursor.rowcount == 0:
        print("没有找到要删除的用户")
    else:
        print("删除成功")

    conn.close()


def print_users(users):
    for user in users:
        print(
            f"ID: {user.id}, 姓名: {user.name}, 年龄: {user.age}, "
            f"邮箱: {user.email}, 创建时间: {user.created_at}"
        )


if __name__ == "__main__":
    create_table()

    insert_user("张三", 22, "zhangsan@example.com")

    insert_many_users([
        ("李四", 25, "lisi@example.com"),
        ("王五", 28, "wangwu@example.com"),
        ("赵六", 30, "zhaoliu@example.com")
    ])

    print("\n查询所有用户：")
    users = query_all_users()
    print_users(users)

    print("\n查询 ID 为 1 的用户：")
    user = query_user_by_id(1)
    print(user)

    print("\n修改 ID 为 1 的用户年龄：")
    update_user_age(1, 23)

    print("\n修改后的用户列表：")
    users = query_all_users()
    print_users(users)

    print("\n删除 ID 为 2 的用户：")
    delete_user(2)

    print("\n删除后的用户列表：")
    users = query_all_users()
    print_users(users)

十一、代码运行说明

运行代码：

python sqlite_crud_demo.py

第一次运行后，当前目录下会生成一个 app.db 文件，这就是 SQLite 的数据库文件。

如果重复运行示例代码，可能会遇到类似这样的错误：

UNIQUE constraint failed: users.email

这是因为 email 字段设置了唯一约束，同一个邮箱不允许重复插入。测试时删掉 app.db 再跑一次，或者改一下邮箱地址就行。

十二、后端初学者需要掌握的重点

学 sqlite3 的时候，建议把下面这些点都摸透：

• 数据库连接：sqlite3.connect()
• 创建游标：conn.cursor()
• 执行 SQL：cursor.execute()
• 参数化 SQL：用 ? 占位符
• 提交事务：conn.commit()
• 回滚事务：conn.rollback()
• 关闭连接：conn.close()
• 查询单条数据：fetchone()
• 查询多条数据：fetchall()
• 判断影响行数：cursor.rowcount

对后端开发来说，数据库操作远不止是写 SQL 那么简单。参数化 SQL 能降低 SQL 注入风险，事务处理可以保证数据不会写到一半出问题——这些都是真正上线后必须面对的安全和稳定性问题，越早养成习惯越好。

十三、总结

这篇文章通过 Python 标准库 sqlite3，完整演示了本地 SQLite 数据库的基本操作：创建数据库、创建数据表、插入数据、查询数据、修改数据、删除数据，最后也聊了聊 ORM 的思想，并给出了一份完整的 CRUD 示例代码。

对于 Python 后端初学者来说，SQLite 是一个非常适合入门的数据库实践工具。不用装服务，一个 .db 文件就能玩转数据的增删改查。把这里面的基础夯实了，再去学习 MySQL、PostgreSQL 或者 SQLAlchemy、Django ORM，都会顺畅得多。