使用 Python 内置的 SQLite 数据库完成实验。无需安装任何软件，只要电脑有 Python 就能直接运行。
请将每个脚本的运行结果截图保存，整理到实验报告模板中提交。
import sqlite3 即可使用，不需要安装 MySQL、不需要启动任何服务、不需要输入密码。| 对比项 | MySQL（PyMySQL） | SQLite（sqlite3） |
|---|---|---|
| 导入模块 | import pymysql | import sqlite3（内置） |
| 连接方式 | pymysql.connect(host, user, password, database) | sqlite3.connect('文件名.db') |
| 参数占位符 | %s | ? |
| 是否需要安装 | 需要安装 MySQL 服务 + pip install pymysql | Python 自带，什么都不用装 |
| 数据存储 | MySQL 服务器中 | 一个本地 .db 文件 |
新建文件 lab4_create.py，将下面的完整代码复制进去运行。运行后会在同目录下自动生成一个 student.db 数据库文件。
# ======================================================= # 脚本一：创建数据库、数据表，并插入学生记录 # ======================================================= # sqlite3 是 Python 自带的模块，无需安装，直接导入即可 import sqlite3 # ---------------------------------------------------------- # 第1步：连接数据库 # ---------------------------------------------------------- # sqlite3.connect() 会连接到指定的数据库文件 # 如果文件不存在，会自动创建一个新的数据库文件 # 这里会在当前目录下生成 student.db 文件 # （对比 MySQL：pymysql.connect(host=..., user=..., password=..., database=...)） conn = sqlite3.connect('student.db') # ---------------------------------------------------------- # 第2步：获取游标对象 # ---------------------------------------------------------- # 游标（cursor）是用来执行 SQL 语句的工具 # 你可以把它想象成数据库上的一根"手指"，指哪查哪 cursor = conn.cursor() print("✅ 已连接数据库 student.db") # ---------------------------------------------------------- # 第3步：创建学生信息表 tb_students # ---------------------------------------------------------- # CREATE TABLE IF NOT EXISTS：如果表不存在就创建，已存在就跳过 # 字段说明： # id - 整数，主键（每行的唯一标识），自增长 # name - 文本，学生姓名，不允许为空 # age - 整数，学生年龄，默认值 18 # major - 文本，所学专业，默认值 '未分配' # enroll_date - 文本，入学日期（SQLite 没有 DATE 类型，用 TEXT 存储日期字符串） create_sql = """ CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_students ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, age INTEGER DEFAULT 18, major TEXT DEFAULT '未分配', enroll_date TEXT ) """ cursor.execute(create_sql) print("✅ 数据表 tb_students 已创建") # ---------------------------------------------------------- # 第4步：插入 5 条学生记录 # ---------------------------------------------------------- # 使用参数化查询：用 ? 作为占位符（MySQL 中用 %s） # 这样可以防止 SQL 注入攻击，也更安全 insert_sql = "INSERT INTO tb_students (name, age, major, enroll_date) VALUES (?, ?, ?, ?)" # 准备数据：一个列表，每个元素是一个元组，对应一行记录 students = [ ('张三', 20, '计算机科学', '2024-09-01'), ('李四', 19, '软件工程', '2024-09-01'), ('王五', 21, '计算机科学', '2023-09-01'), ('赵六', 20, '数据科学', '2024-09-01'), ('孙七', 22, '人工智能', '2023-09-01'), ] # executemany() 批量插入：一次性将列表中的所有数据插入表中 # 比用 for 循环逐条 execute() 效率更高 cursor.executemany(insert_sql, students) # ---------------------------------------------------------- # 第5步：提交事务 # ---------------------------------------------------------- # 增删改操作必须调用 commit()，否则数据不会真正保存到文件中 # 只有查询（SELECT）不需要 commit() conn.commit() print(f"✅ 成功插入 {len(students)} 条学生记录") # ---------------------------------------------------------- # 第6步：查询并展示所有数据，验证插入是否成功 # ---------------------------------------------------------- # execute() 执行 SELECT 查询后，用 fetchall() 获取全部结果 # 返回的结果是一个列表，每个元素是一个元组（代表一行数据） cursor.execute("SELECT * FROM tb_students") results = cursor.fetchall() print("\n📋 当前 tb_students 表中的所有记录：") print("-" * 60) print(f"{'学号':<6}{'姓名':<8}{'年龄':<6}{'专业':<12}{'入学日期'}") print("-" * 60) for row in results: # row 是元组，row[0]=id, row[1]=name, row[2]=age, row[3]=major, row[4]=enroll_date print(f"{row[0]:<6}{row[1]:<8}{row[2]:<6}{row[3]:<12}{row[4]}") print(f"\n共 {len(results)} 条记录") # ---------------------------------------------------------- # 第7步：关闭游标和连接，释放资源 # ---------------------------------------------------------- # 用完数据库后一定要关闭，就像用完水龙头要关上一样 cursor.close() conn.close() print("🔒 数据库连接已关闭")
lab4_create.py 同目录下看到一个新文件 student.db，这就是你的数据库。SQLite 的数据库就是一个普通文件，可以拷贝、删除、发送给别人。
新建文件 lab4_query.py（放在和脚本一相同的目录下），复制以下代码。
# ======================================================= # 脚本二：多种查询方式演示 # ======================================================= import sqlite3 # 连接到已有的数据库文件（脚本一创建的 student.db） conn = sqlite3.connect('student.db') cursor = conn.cursor() # ---------------------------------------------------------- # 查询1：条件查询 —— WHERE 过滤年龄 >= 20 的学生 # ---------------------------------------------------------- # WHERE 子句用来设置查询条件，只返回满足条件的行 # 注意 SQLite 的占位符是 ?（不是 MySQL 的 %s） print("🔍 查询1：年龄 >= 20 的学生") print("-" * 45) cursor.execute("SELECT name, age, major FROM tb_students WHERE age >= ?", (20,)) for row in cursor.fetchall(): print(f" 姓名: {row[0]}, 年龄: {row[1]}, 专业: {row[2]}") # ---------------------------------------------------------- # 查询2：模糊查询 —— LIKE 查找专业名中包含"科"字的学生 # ---------------------------------------------------------- # LIKE 用于模式匹配，% 代表任意多个字符 # '%科%' 的意思是：只要"科"出现在任意位置就匹配 print(f'\n🔍 查询2：专业包含"科"字的学生') print("-" * 45) cursor.execute("SELECT name, major FROM tb_students WHERE major LIKE ?", ('%科%',)) for row in cursor.fetchall(): print(f" 姓名: {row[0]}, 专业: {row[1]}") # ---------------------------------------------------------- # 查询3：统计函数 —— COUNT / AVG / MAX / MIN # ---------------------------------------------------------- # 统计函数对整列数据进行计算，返回单个结果 # COUNT(*) 统计总行数，AVG() 求平均值，MAX() 最大值，MIN() 最小值 print(f"\n🔍 查询3：统计信息") print("-" * 45) cursor.execute("SELECT COUNT(*), AVG(age), MAX(age), MIN(age) FROM tb_students") stats = cursor.fetchone() # fetchone() 只取一条结果（因为统计函数只返回一行） print(f" 总人数: {stats[0]}") print(f" 平均年龄: {stats[1]:.1f}") # :.1f 保留一位小数 print(f" 最大年龄: {stats[2]}") print(f" 最小年龄: {stats[3]}") # ---------------------------------------------------------- # 查询4：排序 + 限制条数 —— ORDER BY ... LIMIT # ---------------------------------------------------------- # ORDER BY age DESC：按年龄降序排列（从大到小） # LIMIT 3：只取前 3 条结果 print(f"\n🔍 查询4：按年龄降序排列（前3名）") print("-" * 45) cursor.execute("SELECT name, age FROM tb_students ORDER BY age DESC LIMIT 3") for i, row in enumerate(cursor.fetchall(), 1): print(f" 第{i}名: {row[0]}, {row[1]}岁") # ---------------------------------------------------------- # 查询5：分组统计 —— GROUP BY 按专业分组统计人数 # ---------------------------------------------------------- # GROUP BY major：将相同专业的行分为一组 # 再对每组使用 COUNT(*) 统计该组有多少人 print(f"\n🔍 查询5：各专业学生人数") print("-" * 45) cursor.execute("SELECT major, COUNT(*) as cnt FROM tb_students GROUP BY major") for row in cursor.fetchall(): print(f" {row[0]}: {row[1]} 人") # ---------------------------------------------------------- # 关闭连接 # ---------------------------------------------------------- # 查询操作不修改数据，所以不需要 commit()，直接关闭即可 cursor.close() conn.close() print("\n🔒 数据库连接已关闭")
lab4_create.py 的完整输出（包括连接成功、建表、插入记录数、5条学生数据表格）lab4_query.py 的完整输出（包括5个查询的结果）
try → commit / except → rollback / finally → close。这个模板在 SQLite 和 MySQL 中完全通用，是实际开发中必须掌握的编码规范。
新建文件 lab4_safe.py（同目录），复制以下代码运行。
# ======================================================= # 脚本三：带异常处理的修改与删除操作 # ======================================================= # 本脚本演示数据库操作的"黄金模板"： # try → 执行操作，成功就 commit（提交） # except → 出错就 rollback（回滚，撤销所有修改） # finally → 无论成功失败，都 close（关闭连接） # 这个结构在 SQLite 和 MySQL 中完全一样！ import sqlite3 # ---------------------------------------------------------- # 建立连接 # ---------------------------------------------------------- conn = sqlite3.connect('student.db') try: # 获取游标 cursor = conn.cursor() # ---------------------------------------------------------- # 操作前：查看当前所有数据（方便和操作后对比） # ---------------------------------------------------------- print("📋 操作前的数据：") print("-" * 55) cursor.execute("SELECT * FROM tb_students") for row in cursor.fetchall(): print(f" {row[0]} | {row[1]:<4} | {row[2]}岁 | {row[3]}") # ---------------------------------------------------------- # 操作1：UPDATE —— 将"李四"的专业改为"人工智能" # ---------------------------------------------------------- # UPDATE 语法：UPDATE 表名 SET 列名 = 新值 WHERE 条件 # 一定要带 WHERE！否则会把所有行都改了 sql_update1 = "UPDATE tb_students SET major = ? WHERE name = ?" cursor.execute(sql_update1, ('人工智能', '李四')) # cursor.rowcount 返回本次操作影响了多少行 print(f"\n✏️ 操作1 UPDATE：修改了 {cursor.rowcount} 条记录（李四的专业 → 人工智能）") # ---------------------------------------------------------- # 操作2：UPDATE —— 将所有"计算机科学"专业学生的年龄 +1 # ---------------------------------------------------------- # SET age = age + 1：在原来的年龄基础上加 1 # 这里 WHERE 条件匹配了多行，所以会修改多条记录 sql_update2 = "UPDATE tb_students SET age = age + 1 WHERE major = ?" cursor.execute(sql_update2, ('计算机科学',)) print(f"✏️ 操作2 UPDATE：{cursor.rowcount} 名计算机科学学生年龄 +1") # ---------------------------------------------------------- # 操作3：DELETE —— 删除年龄小于 20 的学生 # ---------------------------------------------------------- # DELETE FROM 语法：DELETE FROM 表名 WHERE 条件 # 同样一定要带 WHERE！否则会删除所有数据 sql_delete = "DELETE FROM tb_students WHERE age < ?" cursor.execute(sql_delete, (20,)) print(f"🗑️ 操作3 DELETE：删除了 {cursor.rowcount} 条记录（年龄 < 20 的学生）") # ---------------------------------------------------------- # 操作后：再次查询，对比数据变化 # ---------------------------------------------------------- print(f"\n📋 操作后的数据：") print("-" * 55) cursor.execute("SELECT * FROM tb_students") final = cursor.fetchall() for row in final: print(f" {row[0]} | {row[1]:<4} | {row[2]}岁 | {row[3]}") print(f"共 {len(final)} 条记录") # ---------------------------------------------------------- # 全部操作成功，提交事务 # ---------------------------------------------------------- # commit() 让所有修改永久生效，写入到 .db 文件中 conn.commit() print("\n✅ 所有操作已成功提交！") except Exception as e: # ---------------------------------------------------------- # 任何一步出错，撤销本次所有修改 # ---------------------------------------------------------- # rollback() 回滚事务：把数据恢复到 try 开始前的状态 # 这样就不会出现"改了一半"的不一致数据 conn.rollback() print(f"\n❌ 操作失败，已全部回滚: {e}") finally: # ---------------------------------------------------------- # 无论成功或失败，最终都要关闭连接 # ---------------------------------------------------------- # finally 块中的代码一定会执行，确保资源不泄露 cursor.close() conn.close() print("🔒 数据库连接已关闭")
rollback() 就是让银行系统把 A 的钱退回去。commit() 则是确认"扣款和到账都成功了，这笔交易正式生效"。finally 保证不管转账成功还是失败，你最后都会走出银行（关闭连接）。
lab4_safe.py 的完整输出（包括操作前数据、3个操作的影响行数、操作后数据、提交成功和关闭信息）
完成全部实验后，将以下 3 张截图按顺序粘贴到学校的 Word 实验报告模板中提交。
student.db 文件，然后从脚本一重新运行即可。
.py 文件必须放在同一个文件夹下，因为它们共用同一个 student.db 数据库文件。