11.13. sqlite3 — SQLite データベースに対する DB-API 2.0 インタフェース

バージョン 2.5 で追加.

SQLite は、別にサーバプロセスは必要とせずデータベースのアクセスに SQL 問い合わせ言語の非標準的な一種を使える軽量なディスク上のデータベースを提供する C ライブラリです。ある種のアプリケーションは内部データ保存に SQLite を使えます。また、SQLite を使ってアプリケーションのプロトタイプを作りその後そのコードを PostgreSQL や Oracle のような大規模データベースに移植するということも可能です。

sqlite3 モジュールの著者は Gerhard Häring です。 PEP 249 で記述されている DB-API 2.0 に準拠した SQL インターフェイスを提供します。

このモジュールを使うには、最初にデータベースを表す Connection オブジェクトを作ります。ここではデータはファイル example.db に格納されているものとします:

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')

特別な名前である :memory: を使うと RAM 上にデータベースを作ることもできます。

Connection があれば、 Cursor オブジェクトを作りその execute() メソッドを呼んで SQL コマンドを実行することができます:

c = conn.cursor()

# Create table
c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')

# Insert a row of data
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")

# Save (commit) the changes
conn.commit()

# We can also close the connection if we are done with it.
# Just be sure any changes have been committed or they will be lost.
conn.close()

保存されたデータは永続的であり、次回のセッションでもそのまま使用できます:

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

たいてい、SQL 操作では Python 変数の値を使う必要があります。この時、クエリーを Python の文字列操作を使って構築することは安全とは言えないので、すべきではありません。そのようなことをするとプログラムが SQL インジェクション攻撃に対し脆弱になります (https://xkcd.com/327/ ではどうなってしまうかをユーモラスに描いています)。

代わりに、DB-API のパラメータ割り当てを使います。 ? を変数の値を使いたいところに埋めておきます。その上で、値のタプルをカーソルの execute() メソッドの第2引数として引き渡します。(他のデータベースモジュールでは変数の場所を示すのに %s や :1 などの異なった表記を用いることがあります。) 例を示します:

# Never do this -- insecure!
symbol = 'RHAT'
c.execute("SELECT * FROM stocks WHERE symbol = '%s'" % symbol)

# Do this instead
t = ('RHAT',)
c.execute('SELECT * FROM stocks WHERE symbol=?', t)
print c.fetchone()

# Larger example that inserts many records at a time
purchases = [('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),
             ('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.00),
             ('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),
            ]
c.executemany('INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)

SELECT 文を実行した後データを取得する方法は3つありどれを使っても構いません。一つはカーソルをイテレータ (iterator) として扱う、一つはカーソルの fetchone() メソッドを呼んで一致した内の一行を取得する、もう一つは fetchall() メソッドを呼んで一致した全ての行のリストとして受け取る、という3つです。

以下の例ではイテレータの形を使います:

>>> for row in c.execute('SELECT * FROM stocks ORDER BY price'):
        print row

(u'2006-01-05', u'BUY', u'RHAT', 100, 35.14)
(u'2006-03-28', u'BUY', u'IBM', 1000, 45.0)
(u'2006-04-06', u'SELL', u'IBM', 500, 53.0)
(u'2006-04-05', u'BUY', u'MSFT', 1000, 72.0)

参考

https://github.com/ghaering/pysqlite

pysqlite のウェブページ – sqlite3 は「pysqlite」という名の下、外部で開発されています。

https://www.sqlite.org

SQLite のウェブページ。ここの文書ではサポートされる SQL 方言の文法と使えるデータ型を説明しています。

http://www.w3schools.com/sql/

SQL 学習に効くチュートリアル、リファレンス、実例集。

PEP 249 - Database API Specification 2.0

Marc-Andre Lemburg により書かれた PEP。

11.13.1. モジュールの関数と定数

sqlite3.version

文字列で表現されたモジュールのバージョン番号です。これは SQLite ライブラリのバージョンではありません。

sqlite3.version_info

整数のタプルで表現されたモジュールのバージョン番号です。これは SQLite ライブラリのバージョンではありません。

sqlite3.sqlite_version

文字列で表現された SQLite ランタイムライブラリのバージョン番号です。

sqlite3.sqlite_version_info

整数のタプルで表現された SQLite ランタイムライブラリのバージョン番号です。

sqlite3.PARSE_DECLTYPES

この定数は connect() 関数の detect_types パラメータとして使われます。

この定数を設定すると sqlite3 モジュールは戻り値のカラムの宣言された型を読み取るようになります。意味を持つのは宣言の最初の単語です。すなわち、"integer primary key" においては "integer" が読み取られます。また、 "number(10)" では、 "number" が読み取られます。そして、そのカラムに対して、変換関数の辞書を探してその型に対して登録された関数を使うようにします。

sqlite3.PARSE_COLNAMES

この定数は connect() 関数の detect_types パラメータとして使われます。

この定数を設定すると SQLite のインタフェースは戻り値のそれぞれのカラムの名前を読み取るようになります。文字列の中の [mytype] といった形の部分を探し、'mytype' がそのカラムの名前であると判断します。そして 'mytype' のエントリを変換関数辞書の中から見つけ、見つかった変換関数を値を返す際に用います。 Cursor.description で見つかるカラム名はその最初の単語だけです。すなわち、もし 'as "x [datetime]"' のようなものを SQL の中で使っていたとすると、読み取るのはカラム名の中の最初の空白までの全てですので、カラム名として使われるのは単純に "x" ということになります。

sqlite3.connect(database[, timeout, detect_types, isolation_level, check_same_thread, factory, cached_statements])

ファイル database の SQLite データベースへの接続を開きます。":memory:" という名前を使うことでディスクの代わりに RAM 上のデータベースへの接続を開くこともできます。

データベースが複数の接続からアクセスされている状況で、その内の一つがデータベースに変更を加えたとき、SQLite データベースはそのトランザクションがコミットされるまでロックされます。timeout パラメータで、例外を送出するまで接続がロックが解除されるのをどれだけ待つかを決めます。デフォルトは 5.0 (5秒) です。

isolation_level パラメータについては、 Connection オブジェクトの、 Connection.isolation_level 属性を参照してください。

SQLite はネイティブで TEXT、INTEGER、REAL、BLOB および NULL のみをサポートしています。その他のタイプを使用したい場合はあなた自身で追加しなければなりません。detect_types パラメーターおよび、register_converter() 関数でモジュールレベルで登録できるカスタム 変換関数 を使用することで簡単に追加できます。

パラメータ detect_types のデフォルトは 0 (つまりオフ、型検知無し)です。型検知を有効にするためには、 PARSE_DECLTYPES と PARSE_COLNAMES の適当な組み合わせをこのパラメータにセットします。

デフォルトでは、 sqlite3 モジュールは connect の呼び出しの際にモジュールの Connection クラスを使います。しかし、 Connection クラスを継承したクラスを factory パラメータに渡して connect() にそのクラスを使わせることもできます。

詳しくはこのマニュアルの SQLite と Python の型 節を参考にしてください。

sqlite3 モジュールは SQL 解析のオーバーヘッドを避けるために内部で文キャッシュを使っています。接続に対してキャッシュされる文の数を自分で指定したいならば、 cached_statements パラメータに設定してください。現在の実装ではデフォルトでキャッシュされる SQL 文の数を 100 にしています。

sqlite3.register_converter(typename, callable)

Registers a callable to convert a bytestring from the database into a custom Python type. The callable will be invoked for all database values that are of the type typename. Confer the parameter detect_types of the connect() function for how the type detection works. Note that the case of typename and the name of the type in your query must match!

sqlite3.register_adapter(type, callable)

自分が使いたい Python の型 type を SQLite がサポートしている型に変換する呼び出し可能オブジェクト (callable) を登録します。その呼び出し可能オブジェクト callable はただ一つの引数に Python の値を受け取り、int, long, float, (UTF-8 でエンコードされた) str, unicode または buffer のいずれかの型の値を返さなければなりません。

sqlite3.complete_statement(sql)

もし文字列 sql がセミコロンで終端された一つ以上の完全な SQL 文を含んでいれば、 True を返します。判定は SQL 文として文法的に正しいかではなく、閉じられていない文字列リテラルが無いことおよびセミコロンで終端されていることだけで行なわれます。

この関数は以下の例にあるような SQLite のシェルを作る際に使われます:

# A minimal SQLite shell for experiments

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.isolation_level = None
cur = con.cursor()

buffer = ""

print "Enter your SQL commands to execute in sqlite3."
print "Enter a blank line to exit."

while True:
    line = raw_input()
    if line == "":
        break
    buffer += line
    if sqlite3.complete_statement(buffer):
        try:
            buffer = buffer.strip()
            cur.execute(buffer)

            if buffer.lstrip().upper().startswith("SELECT"):
                print cur.fetchall()
        except sqlite3.Error as e:
            print "An error occurred:", e.args[0]
        buffer = ""

con.close()

sqlite3.enable_callback_tracebacks(flag)

デフォルトでは、ユーザ定義の関数、集計関数、変換関数、認可コールバックなどはトレースバックを出力しません。デバッグの際にはこの関数を flag に True を指定して呼び出します。そうした後は先に述べたような関数のトレースバックが sys.stderr に出力されます。元に戻すには False を使います。

11.13.2. Connection オブジェクト

class sqlite3.Connection

SQLite データベースコネクション。以下の属性やメソッドを持ちます:

isolation_level

現在の分離レベルを取得または設定します。 None で自動コミットモードまたは "DEFERRED", "IMMEDIATE", "EXLUSIVE" のどれかです。より詳しい説明は トランザクション制御 節を参照してください。

cursor(factory=Cursor)

cursor メソッドはオション引数 factory を 1 つだけ受け付けます。渡された場合は、 Cursor またはそのサブクラスのインスタンスを返す呼び出し可能オブジェクトでなければなりません。

commit()

このメソッドは現在のトランザクションをコミットします。このメソッドを呼ばないと、前回 commit() を呼び出してから行ったすべての変更は、他のデータベースコネクションから見ることができません。もし、データベースに書き込んだはずのデータが見えなくて悩んでいる場合は、このメソッドの呼び出しを忘れていないかチェックしてください。

rollback()

このメソッドは最後に行った commit() 後の全ての変更をロールバックします。

close()

このメソッドはデータベースコネクションを閉じます。このメソッドが自動的に commit() を呼び出さないことに注意してください。 commit() をせずにコネクションを閉じると、変更が消えてしまいます！

execute(sql[, parameters])

このメソッドは非標準のショートカットで、cursor メソッドを呼び出して中間的なカーソルオブジェクトを作り、そのカーソルの execute メソッドを与えられたパラメータと共に呼び出します。

executemany(sql[, parameters])

このメソッドは非標準のショートカットで、cursor メソッドを呼び出して中間的なカーソルオブジェクトを作り、そのカーソルの executemany メソッドを与えられたパラメータと共に呼び出します。

executescript(sql_script)

このメソッドは非標準のショートカットで、cursor メソッドを呼び出して中間的なカーソルオブジェクトを作り、そのカーソルの executescript メソッドを与えられたパラメータと共に呼び出します。

create_function(name, num_params, func)

後から SQL 文中で name という名前の関数として使えるユーザ定義関数を作成します。num_params は関数が受け付ける引数の数、func は SQL 関数として使われる Python の呼び出し可能オブジェクトです。

関数は SQLite でサポートされている任意の型を返すことができます。具体的には unicode, str, int, long, float, buffer, None です。

例:

import sqlite3
import md5

def md5sum(t):
    return md5.md5(t).hexdigest()

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.create_function("md5", 1, md5sum)
cur = con.cursor()
cur.execute("select md5(?)", ("foo",))
print cur.fetchone()[0]

create_aggregate(name, num_params, aggregate_class)

ユーザ定義の集計関数を作成します。

集計クラスにはパラメータ num_params で指定される個数の引数を取る step メソッドおよび最終的な集計結果を返す finalize メソッドを実装しなければなりません。

finalize メソッドは SQLite でサポートされている任意の型を返すことができます。具体的には unicode, str, int, long, float, buffer, None です。

例:

import sqlite3

class MySum:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def step(self, value):
        self.count += value

    def finalize(self):
        return self.count

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.create_aggregate("mysum", 1, MySum)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(i)")
cur.execute("insert into test(i) values (1)")
cur.execute("insert into test(i) values (2)")
cur.execute("select mysum(i) from test")
print cur.fetchone()[0]

create_collation(name, callable)

name と callable で指定される照合順序を作成します。呼び出し可能オブジェクトには二つの文字列が渡されます。一つめのものが二つめのものより低く順序付けられるならば -1 を返し、等しければ 0 を返し、一つめのものが二つめのものより高く順序付けられるならば 1 を返すようにしなければなりません。この関数はソート(SQL での ORDER BY)をコントロールするもので、比較を行なうことは他の SQL 操作には影響を与えないことに注意しましょう。

また、呼び出し可能オブジェクトに渡される引数は Python のバイト文字列として渡されますが、それは通常 UTF-8 で符号化されたものになります。

以下の例は「間違った方法で」ソートする自作の照合順序です:

import sqlite3

def collate_reverse(string1, string2):
    return -cmp(string1, string2)

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.create_collation("reverse", collate_reverse)

cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(x)")
cur.executemany("insert into test(x) values (?)", [("a",), ("b",)])
cur.execute("select x from test order by x collate reverse")
for row in cur:
    print row
con.close()

照合順序を取り除くには callable に None を指定して create_collation を呼び出します:

con.create_collation("reverse", None)

interrupt()

このメソッドを別スレッドから呼び出して接続上で現在実行中であろうクエリを中断させられます。クエリが中断されると呼び出し元は例外を受け取ります。

set_authorizer(authorizer_callback)

このルーチンはコールバックを登録します。コールバックはデータベースのテーブルのカラムにアクセスしようとするたびに呼び出されます。コールバックはアクセスが許可されるならば SQLITE_OK を、SQL 文全体がエラーとともに中断されるべきならば SQLITE_DENY を、カラムが NULL 値として扱われるべきなら SQLITE_IGNORE を返さなければなりません。これらの定数は sqlite3 モジュールに用意されています。

コールバックの第一引数はどの種類の操作が許可されるかを決めます。第二第三引数には第一引数に依存して本当に使われる引数か None かが渡されます。第四引数はもし適用されるならばデータベースの名前("main", "temp", etc.)です。第五引数はアクセスを試みる要因となった最も内側のトリガまたはビューの名前、またはアクセスの試みが入力された SQL コードに直接起因するものならば None です。

第一引数に与えることができる値や、その第一引数によって決まる第二第三引数の意味については、SQLite の文書を参考にしてください。必要な定数は全て sqlite3 モジュールに用意されています。

set_progress_handler(handler, n)

このメソッドはコールバックを登録します。コールバックは SQLite 仮想マシン上の n 個の命令を実行するごとに呼び出されます。これは、GUI 更新などのために、長時間かかる処理中に SQLite からの呼び出しが欲しい場合に便利です。

以前登録した progress handler をクリアしたい場合は、このメソッドを、 handler 引数に None を渡して呼び出してください。

バージョン 2.6 で追加.

enable_load_extension(enabled)

このメソッドは SQLite エンジンが共有ライブラリから SQLite 拡張を読み込むのを許可したり、禁止したりします。SQLite 拡張は新しい関数や集計関数や仮想テーブルの実装を定義できます。1つの有名な拡張は SQLite によって頒布されている全テキスト検索拡張です。

SQLite 拡張はデフォルトで無効にされています。[1] を見てください。

バージョン 2.7 で追加.

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")

# enable extension loading
con.enable_load_extension(True)

# Load the fulltext search extension
con.execute("select load_extension('./fts3.so')")

# alternatively you can load the extension using an API call:
# con.load_extension("./fts3.so")

# disable extension loading again
con.enable_load_extension(False)

# example from SQLite wiki
con.execute("create virtual table recipe using fts3(name, ingredients)")
con.executescript("""
    insert into recipe (name, ingredients) values ('broccoli stew', 'broccoli peppers cheese tomatoes');
    insert into recipe (name, ingredients) values ('pumpkin stew', 'pumpkin onions garlic celery');
    insert into recipe (name, ingredients) values ('broccoli pie', 'broccoli cheese onions flour');
    insert into recipe (name, ingredients) values ('pumpkin pie', 'pumpkin sugar flour butter');
    """)
for row in con.execute("select rowid, name, ingredients from recipe where name match 'pie'"):
    print row

load_extension(path)

このメソッドは共有ライブラリから SQLite 拡張を読み込みます。このメソッドを使う前に enable_load_extension() で拡張の読み込みを許可しておかなくてはなりません。

SQLite 拡張はデフォルトで無効にされています。[1] を見てください。

バージョン 2.7 で追加.

row_factory

この属性を、カーソルとタプルの形での元の行のデータを受け取り最終的な行を表すオブジェクトを返す呼び出し可能オブジェクトに、変更することができます。これによって、より進んだ結果の返し方を実装することができます。例えば、カラムの名前で各データにアクセスできるようなオブジェクトを返したりできます。

例:

import sqlite3

def dict_factory(cursor, row):
    d = {}
    for idx, col in enumerate(cursor.description):
        d[col[0]] = row[idx]
    return d

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.row_factory = dict_factory
cur = con.cursor()
cur.execute("select 1 as a")
print cur.fetchone()["a"]

タプルを返すのでは物足りず、名前に基づいたカラムへのアクセスが行ないたい場合は、高度に最適化された sqlite3.Row 型を row_factory にセットすることを考えてはいかがでしょうか。 Row クラスでは添字でも大文字小文字を無視した名前でもカラムにアクセスでき、しかもほとんどメモリーを浪費しません。おそらく、辞書を使うような独自実装のアプローチよりも、もしかすると db の行に基づいた解法よりも良いものかもしれません。

text_factory

この属性を使って TEXT データ型をどのオブジェクトで返すかを制御できます。デフォルトではこの属性は unicode に設定されており、 sqlite3 モジュールは TEXT を Unicode オブジェクトで返します。もしバイト列で返したいならば、 str に設定してください。

効率化のため、非 ASCII データに対してのみ Unicode オブジェクトを返し、それ以外に対してバイト文字列を返す方法もあります。これを有効化するには、この属性を sqlite3.OptimizedUnicode にセットしてください。

バイト列を受け取って望みの型のオブジェクトを返すような呼び出し可能オブジェクトを何でも設定して構いません。

以下の説明用のコード例を参照してください:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()

AUSTRIA = u"\xd6sterreich"

# by default, rows are returned as Unicode
cur.execute("select ?", (AUSTRIA,))
row = cur.fetchone()
assert row[0] == AUSTRIA

# but we can make sqlite3 always return bytestrings ...
con.text_factory = str
cur.execute("select ?", (AUSTRIA,))
row = cur.fetchone()
assert type(row[0]) is str
# the bytestrings will be encoded in UTF-8, unless you stored garbage in the
# database ...
assert row[0] == AUSTRIA.encode("utf-8")

# we can also implement a custom text_factory ...
# here we implement one that will ignore Unicode characters that cannot be
# decoded from UTF-8
con.text_factory = lambda x: unicode(x, "utf-8", "ignore")
cur.execute("select ?", ("this is latin1 and would normally create errors" +
                         u"\xe4\xf6\xfc".encode("latin1"),))
row = cur.fetchone()
assert type(row[0]) is unicode

# sqlite3 offers a built-in optimized text_factory that will return bytestring
# objects, if the data is in ASCII only, and otherwise return unicode objects
con.text_factory = sqlite3.OptimizedUnicode
cur.execute("select ?", (AUSTRIA,))
row = cur.fetchone()
assert type(row[0]) is unicode

cur.execute("select ?", ("Germany",))
row = cur.fetchone()
assert type(row[0]) is str

total_changes

データベース接続が開始されて以来の行の変更・挿入・削除がなされた行の総数を返します。

iterdump

データベースをSQL testフォーマットでダンプするためのイテレータを返します。 in-memory データベースの内容を、後でリストアするための保存する場合に便利です。この関数は sqlite3 シェルの中の .dump コマンドと同じ機能を持っています。

バージョン 2.6 で追加.

例:

# 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)

11.13.3. カーソルオブジェクト

class sqlite3.Cursor

Cursor インスタンスは以下の属性やメソッドを持ちます。

execute(sql[, parameters])

SQL 文を実行します。SQL 文はパラメータ化できます(すなわち SQL リテラルの代わりの場所確保文字 (placeholder) を入れておけます)。 sqlite3 モジュールは2種類の場所確保記法をサポートします。一つは疑問符(qmark スタイル)、もう一つは名前(named スタイル)です。

両方のスタイルの例です:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute("create table people (name_last, age)")

who = "Yeltsin"
age = 72

# This is the qmark style:
cur.execute("insert into people values (?, ?)", (who, age))

# And this is the named style:
cur.execute("select * from people where name_last=:who and age=:age", {"who": who, "age": age})

print cur.fetchone()

execute() は一つの SQL 文しか実行しません。二つ以上の文を実行しようとすると、Warning を発生させます。複数の SQL 文を一つの呼び出しで実行したい場合は executescript() を使ってください。

executemany(sql, seq_of_parameters)

SQL 文 sql を seq_of_parameters シーケンス (またはマッピング) に含まれる全てのパラメータに対して実行します。 sqlite3 モジュールでは、シーケンスの代わりにパラメータの組を作り出すイテレータ (iterator) を使うことが許されています。

import sqlite3

class IterChars:
    def __init__(self):
        self.count = ord('a')

    def __iter__(self):
        return self

    def next(self):
        if self.count > ord('z'):
            raise StopIteration
        self.count += 1
        return (chr(self.count - 1),) # this is a 1-tuple

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute("create table characters(c)")

theIter = IterChars()
cur.executemany("insert into characters(c) values (?)", theIter)

cur.execute("select c from characters")
print cur.fetchall()

もう少し短いジェネレータ (generator) を使った例です:

import sqlite3
import string

def char_generator():
    for c in string.lowercase:
        yield (c,)

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.execute("create table characters(c)")

cur.executemany("insert into characters(c) values (?)", char_generator())

cur.execute("select c from characters")
print cur.fetchall()

executescript(sql_script)

これは非標準の便宜メソッドで、一度に複数の SQL 文を実行することができます。メソッドは最初に COMMIT 文を発行し、次いで引数として渡された SQLスクリプトを実行します。

sql_script はバイト文字列または Unicode 文字列です。

例:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()
cur.executescript("""
    create table person(
        firstname,
        lastname,
        age
    );

    create table book(
        title,
        author,
        published
    );

    insert into book(title, author, published)
    values (
        'Dirk Gently''s Holistic Detective Agency',
        'Douglas Adams',
        1987
    );
    """)

fetchone()

クエリ結果から次の row をフェッチして、1つのシーケンスを返します。これ以上データがない場合は None を返します。

fetchmany([size=cursor.arraysize])

クエリ結果から次の幾つかの row をフェッチして、リストを返します。これ以上データがない場合は空のリストを返します。

一回の呼び出しで返される row の数は、size 引数で指定できます。この引数が与えられない場合、cursor の arraysize 属性が利用されます。このメソッドは可能な限り指定された size の数の row を fetch しようとするべきです。もし、指定された数の row が利用可能でない場合、それより少ない数の row が返されます。

size 引数とパフォーマンスの関係についての注意です。パフォーマンスを最適化するためには、大抵、 arraysize 属性を利用するのがベストです。 size 引数を利用したのであれば、次の fetchmany() の呼び出しでも同じ数を利用するのがベストです。

fetchall()

全ての(残りの)クエリ結果の row をフェッチして、リストを返します。cursor の arraysize 属性がこの操作のパフォーマンスに影響することに気をつけてください。これ以上の row がない場合は、空のリストが返されます。

rowcount

一応 sqlite3 モジュールの Cursor クラスはこの属性を実装していますが、データベースエンジン自身の「影響を受けた行」/「選択された行」の決定方法は少し風変わりです。

executemany() では、変更数が rowcount に合計されます。

Python DB API 仕様で要求されるように、rowcount 属性は「カーソルに対して executeXX() が行なわれていないか、最後の操作の rowcount がインターフェースによって決定できなかった場合は -1 」です。これには SELECT 文も含まれます。すべての列を取得するまでクエリによって生じた列の数を決定できないからです。

SQLite のバージョン 3.6.5 以前は、条件なしで DELETE FROM table を実行すると rowcount が 0 にセットされます。

lastrowid

この読み込み専用の属性は、最後に変更した row の rowid を提供します。この属性は、 execute() メソッドを利用して INSERT 文を実行したときのみ設定されます。 INSERT 以外の操作や、 executemany() メソッドを呼び出した場合は、 lastrowid は None に設定されます。

description

この読み込み専用の属性は、最後のクエリの結果のカラム名を提供します。 Python DB API との互換性を維持するために、各カラムに対して 7つのタプルを返しますが、タプルの後ろ6つの要素は全て None です。

この属性は SELECT 文にマッチする row が1つもなかった場合でもセットされます。

connection

この読み込み専用の属性は、 Cursor オブジェクトが使用する SQLite データベースの Connection を提供します。con.cursor() を呼び出すことにより作成される Cursor オブジェクトは、 con を参照する connection 属性を持ちます:

>>> con = sqlite3.connect(":memory:")
>>> cur = con.cursor()
>>> cur.connection == con
True

11.13.4. Row オブジェクト

class sqlite3.Row

Row インスタンスは、 Connection オブジェクトの row_factory として高度に最適化されています。タプルによく似た機能を持つ row を作成します。

カラム名とインデックスによる要素へのアクセス, イテレーション, repr(), 同値テスト, len() をサポートしています。

もし、2つの Row オブジェクトが完全に同じカラムと値を持っていた場合、それらは同値になります。

バージョン 2.6 で変更: イテレーションと同値性、ハッシュ可能

keys()

このメソッドはカラム名のリストを返します。クエリ直後から、これは Cursor.description の各タプルの最初のメンバになります。

バージョン 2.6 で追加.

Rowの例のために、まずサンプルのテーブルを初期化します:

conn = sqlite3.connect(":memory:")
c = conn.cursor()
c.execute('''create table stocks
(date text, trans text, symbol text,
 qty real, price real)''')
c.execute("""insert into stocks
          values ('2006-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)""")
conn.commit()
c.close()

そして、 Row を使ってみます:

>>> conn.row_factory = sqlite3.Row
>>> c = conn.cursor()
>>> c.execute('select * from stocks')
<sqlite3.Cursor object at 0x7f4e7dd8fa80>
>>> r = c.fetchone()
>>> type(r)
<type 'sqlite3.Row'>
>>> r
(u'2006-01-05', u'BUY', u'RHAT', 100.0, 35.14)
>>> len(r)
5
>>> r[2]
u'RHAT'
>>> r.keys()
['date', 'trans', 'symbol', 'qty', 'price']
>>> r['qty']
100.0
>>> for member in r:
...     print member
...
2006-01-05
BUY
RHAT
100.0
35.14

11.13.5. SQLite と Python の型

11.13.5.1. はじめに

SQLite は以下の型をネイティブにサポートします: NULL, INTEGER, REAL, TEXT, BLOB。

したがって、次の Python の型は問題なく SQLite に送り込めます:

Python の型	SQLite の型
None	NULL
int	INTEGER
long	INTEGER
float	REAL
str (UTF8 でエンコードされたバイト文字列)	TEXT
unicode	TEXT
buffer	BLOB

SQLite の型から Python の型へのデフォルトでの変換は以下の通りです:

SQLite の型	Python の型
NULL	None
INTEGER	int または long (サイズによる)
REAL	float
TEXT	text_factory に依存する。デフォルトでは unicode 。
BLOB	buffer

sqlite3 モジュールの型システムは二つの方法で拡張できます。一つはオブジェクト適合(adaptation)を通じて追加された Python の型を SQLite に格納することです。もう一つは変換関数(converter)を通じて sqlite3 モジュールに SQLite の型を違った Python の型に変換させることです。

11.13.5.2. 追加された Python の型を SQLite データベースに格納するために適合関数を使う

既に述べたように、SQLite が最初からサポートする型は限られたものだけです。それ以外の Python の型を SQLite で使うには、その型を sqlite3 モジュールがサポートしている型の一つに 適合 させなくてはなりません。サポートしている型というのは、 NoneType, int, long, float, str, unicode, buffer です。

sqlite3 モジュールで望みの Python の型をサポートされている型の一つに適合させる方法は二つあります。

11.13.5.2.1. オブジェクト自身で適合するようにする

自分でクラスを書いているならばこの方法が良いでしょう。次のようなクラスがあるとします:

class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y

さてこの点を SQLite の一つのカラムに収めたいと考えたとしましょう。最初にしなければならないのはサポートされている型の中から点を表現するのに使えるものを選ぶことです。ここでは単純に文字列を使うことにして、座標を区切るのにはセミコロンを使いましょう。次に必要なのはクラスに変換された値を返す __conform__(self, protocol) メソッドを追加することです。引数 protocol は PrepareProtocol になります。

import sqlite3

class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y

    def __conform__(self, protocol):
        if protocol is sqlite3.PrepareProtocol:
            return "%f;%f" % (self.x, self.y)

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()

p = Point(4.0, -3.2)
cur.execute("select ?", (p,))
print cur.fetchone()[0]

11.13.5.2.2. 適合関数を登録する

もう一つの可能性は型を文字列表現に変換する関数を作り register_adapter() でその関数を登録することです。

注釈

適合させる型/クラスは新スタイルクラス (new-style class) でなければなりません。すなわち、 object を基底クラスの一つとしていなければなりません。

import sqlite3

class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y

def adapt_point(point):
    return "%f;%f" % (point.x, point.y)

sqlite3.register_adapter(Point, adapt_point)

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()

p = Point(4.0, -3.2)
cur.execute("select ?", (p,))
print cur.fetchone()[0]

sqlite3 モジュールには二つの Python 標準型 datetime.date と datetime.datetime に対するデフォルト適合関数があります。いま datetime.datetime オブジェクトを ISO 表現でなく Unix タイムスタンプとして格納したいとしましょう。

import sqlite3
import datetime, time

def adapt_datetime(ts):
    return time.mktime(ts.timetuple())

sqlite3.register_adapter(datetime.datetime, adapt_datetime)

con = sqlite3.connect(":memory:")
cur = con.cursor()

now = datetime.datetime.now()
cur.execute("select ?", (now,))
print cur.fetchone()[0]

11.13.5.3. SQLite の値を好きな Python 型に変換する

適合関数を書くことで好きな Python 型を SQLite に送り込めるようになりました。しかし、本当に使い物になるようにするには Python から SQLite さらに Python へという往還(roundtrip)の変換ができる必要があります。

そこで変換関数(converter)です。

Point クラスの例に戻りましょう。x, y 座標をセミコロンで区切った文字列として SQLite に格納したのでした。

まず、文字列を引数として取り Point オブジェクトをそれから構築する変換関数を定義します。

注釈

変換関数は SQLite に送り込んだデータ型に関係なく 常に 文字列を渡されます。

def convert_point(s):
    x, y = map(float, s.split(";"))
    return Point(x, y)

次に sqlite3 モジュールにデータベースから取得したものが本当に点であることを教えなければなりません。二つの方法があります:

• 宣言された型を通じて暗黙的に
• カラム名を通じて明示的に

どちらの方法も モジュールの関数と定数 節の中で説明されています。それぞれ PARSE_DECLTYPES 定数と PARSE_COLNAMES 定数の項目です。

以下の例で両方のアプローチを紹介します。

import sqlite3

class Point(object):
    def __init__(self, x, y):
        self.x, self.y = x, y

    def __repr__(self):
        return "(%f;%f)" % (self.x, self.y)

def adapt_point(point):
    return "%f;%f" % (point.x, point.y)

def convert_point(s):
    x, y = map(float, s.split(";"))
    return Point(x, y)

# Register the adapter
sqlite3.register_adapter(Point, adapt_point)

# Register the converter
sqlite3.register_converter("point", convert_point)

p = Point(4.0, -3.2)

#########################
# 1) Using declared types
con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(p point)")

cur.execute("insert into test(p) values (?)", (p,))
cur.execute("select p from test")
print "with declared types:", cur.fetchone()[0]
cur.close()
con.close()

#######################
# 1) Using column names
con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_COLNAMES)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(p)")

cur.execute("insert into test(p) values (?)", (p,))
cur.execute('select p as "p [point]" from test')
print "with column names:", cur.fetchone()[0]
cur.close()
con.close()

11.13.5.4. デフォルトの適合関数と変換関数

datetime モジュールの date 型および datetime 型のためのデフォルト適合関数があります。これらの型は ISO 日付 / ISO タイムスタンプとして SQLite に送られます。

デフォルトの変換関数は datetime.date 用が "date" という名前で、 datetime.datetime 用が "timestamp" という名前で登録されています。

これにより、多くの場合特別な細工無しに Python の日付 / タイムスタンプを使えます。適合関数の書式は実験的な SQLite の date/time 関数とも互換性があります。

以下の例でこのことを確かめます。

import sqlite3
import datetime

con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES|sqlite3.PARSE_COLNAMES)
cur = con.cursor()
cur.execute("create table test(d date, ts timestamp)")

today = datetime.date.today()
now = datetime.datetime.now()

cur.execute("insert into test(d, ts) values (?, ?)", (today, now))
cur.execute("select d, ts from test")
row = cur.fetchone()
print today, "=>", row[0], type(row[0])
print now, "=>", row[1], type(row[1])

cur.execute('select current_date as "d [date]", current_timestamp as "ts [timestamp]"')
row = cur.fetchone()
print "current_date", row[0], type(row[0])
print "current_timestamp", row[1], type(row[1])

SQLite に格納されているタイムスタンプが6桁より長い小数部を持っている場合、タイムスタンプの変換関数によってマイクロ秒精度に丸められます。

11.13.6. トランザクション制御

デフォルトでは、 sqlite3 モジュールはデータ変更言語(DML)文(すなわち INSERT/UPDATE/DELETE/REPLACE)の前に暗黙のうちにトランザクションを開始し、非DML、非クエリ文(すなわち SELECT や上記のいずれでもないもの。)の前にトランザクションをコミットします。

そのため、トランザクション内で CREATE TABLE ..., VACUUM, PRAGMA のようなコマンドを発行した場合、 sqlite3 モジュールはそのコマンドを実行する前に暗黙にコミットします。これには2つの理由があります。 1番目は、これらのコマンドのうちのいくつかがトランザクション内では動かないということです。 2番目の理由は、 sqlite3 がトランザクション状態 (トランザクションがアクティブかどうか) を追跡する必要があるためです。

sqlite3 が暗黙のうちに実行する BEGIN 文の種類(またはそういうものを使わないこと)を connect() 呼び出しの isolation_level パラメータを通じて、または接続の isolation_level プロパティを通じて、制御することができます。

自動コミットモード を使いたい場合は、 isolation_level は None にしてください。

そうでなければデフォルトのまま BEGIN 文を使い続けるか、SQLite がサポートする分離レベル "DEFERRED", "IMMEDIATE" または "EXCLUSIVE" を設定してください。

11.13.7. sqlite3 の効率的な使い方

11.13.7.1. ショートカットメソッドを使う

Connection オブジェクトの非標準的なメソッド execute(), executemany(), executescript() を使うことで、 (しばしば余計な) Cursor オブジェクトをわざわざ作り出さずに済むので、コードをより簡潔に書くことができます。 Cursor オブジェクトは暗黙裡に生成されショートカットメソッドの戻り値として受け取ることができます。この方法を使えば、 SELECT 文を実行してその結果について反復することが、 Connection オブジェクトに対する呼び出し一つで行なえます。

import sqlite3

persons = [
    ("Hugo", "Boss"),
    ("Calvin", "Klein")
    ]

con = sqlite3.connect(":memory:")

# Create the table
con.execute("create table person(firstname, lastname)")

# Fill the table
con.executemany("insert into person(firstname, lastname) values (?, ?)", persons)

# Print the table contents
for row in con.execute("select firstname, lastname from person"):
    print row

print "I just deleted", con.execute("delete from person").rowcount, "rows"

11.13.7.2. 位置ではなく名前でカラムにアクセスする

sqlite3 モジュールの有用な機能の一つに、行生成関数として使われるための sqlite3.Row クラスがあります。

このクラスでラップされた行は、位置インデクス(タプルのような)でも大文字小文字を区別しない名前でもアクセスできます:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.row_factory = sqlite3.Row

cur = con.cursor()
cur.execute("select 'John' as name, 42 as age")
for row in cur:
    assert row[0] == row["name"]
    assert row["name"] == row["nAmE"]
    assert row[1] == row["age"]
    assert row[1] == row["AgE"]

11.13.7.3. コネクションをコンテキストマネージャーとして利用する

バージョン 2.6 で追加.

Connection オブジェクトはコンテキストマネージャーとして利用して、トランザクションを自動的にコミットしたりロールバックすることができます。例外が発生したときにトランザクションはロールバックされ、それ以外の場合、トランザクションはコミットされます:

import sqlite3

con = sqlite3.connect(":memory:")
con.execute("create table person (id integer primary key, firstname varchar unique)")

# Successful, con.commit() is called automatically afterwards
with con:
    con.execute("insert into person(firstname) values (?)", ("Joe",))

# con.rollback() is called after the with block finishes with an exception, the
# exception is still raised and must be caught
try:
    with con:
        con.execute("insert into person(firstname) values (?)", ("Joe",))
except sqlite3.IntegrityError:
    print "couldn't add Joe twice"

11.13.8. 既知の問題

11.13.8.1. マルチスレッド

古いバージョンの SQLite はスレッド間でのコネクションの共有に問題がありました。その理由は、Python のモジュールではスレッド間のコネクションとカーソルの共有ができないためです。依然としてそのようなことをしようとすると、実行時に例外を受け取るでしょう。

唯一の例外は interrupt() メソッドで、これだけが異なるスレッドから呼び出せます。

注記

[1]	(1, 2) sqlite3 モジュールはデフォルトで SQLite 拡張サポートなしで構築されます。いくつかのプラットフォーム (特にMac OS X) でこの機能なしでコンパイルされる SQLite ライブラリがあるためです。SQLite 拡張サポートを有効にしてビルドするには、 setup.py を編集して SQLITE_OMIT_LOAD_EXTENSION をセットしている行を削除してください。