Pythonはその強力なデータ処理機能とともに、さまざまなデータベースシステムと連携できるツールを提供しています。この記事では、Pythonを用いたデータベース操作の基本的な使い方や実践的な例を詳細に解説します。
Pythonとデータベースの関係
データベースは情報を整理し、管理するシステムです。このシステムを使うことで、大量のデータを効率的に操作することが可能になります。Pythonは非常に多様なデータベースと連携が可能です。
Pythonで扱える主要なデータベース
Pythonは非常に多様なデータベースと連携が可能です。以下は一般的に使用されるデータベースとそれぞれのアクセス方法の一部です。
- Relational Databases（関係データベース）
- NoSQL Databases（非関係データベース）
- In-Memory Databases
- Time Series Databases
- Graph Databases
- Object Databases
- NewSQL Databases
- Cloud Native Databases
これらは、Pythonで扱うことが可能なデータベースの一部です。
Pythonでデータベースを操作するためのツール：SQLite3
SQLite3はPython標準ライブラリの一部で、軽量で便利なデータベースです。以下に、PythonとSQLite3を使ってデータベースを作成・接続する基本的なコードを示します。
import sqlite3
# データベースの作成と接続
conn = sqlite3.connect('example.db')
# カーソルの作成
cur = conn.cursor()
# テーブルの作成
cur.execute('''
CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)
''')
# データの挿入
cur.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
# コミット（変更を確定）
conn.commit()
# 接続の終了
conn.close()
このようにPythonを使ってデータベースを操作することができます。詳しくは、各種公式ドキュメンテーションをご覧ください。