Как вставить 1000 строк случайных значений int в столбец в Sqlite? - PullRequest
Новая
       0

Как вставить 1000 строк случайных значений int в столбец в Sqlite?

0 голосов
/ 17 января 2020

Я новичок ie в python3. Моя домашняя работа - создать базу данных Sqlite, включающую 10 таблиц, каждая таблица содержит 50 столбцов, каждый столбец содержит 1000 строк, данные генерируются случайным образом с использованием Python. Я почти закончил.

Мой код: 

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('testmydb.db')
cur = conn.cursor()


for table_number in range(1,11):
    cur.execute('''CREATE TABLE table''' + str(table_number) + '''(id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT)''')

    listOfColumns = ("column0",)
    for column_number in range(1,49):
        newColumn = ("column" + str(column_number),)
        listOfColumns = listOfColumns + newColumn

    for column_number in listOfColumns:
        cur.execute('''ALTER TABLE table''' + str(table_number) + ''' ADD COLUMN %s TEXT''' % column_number)

conn.commit()    
cur.close()
conn.close()

Теперь я хочу вставить 1000 строк в 1 столбец, но я запутался, когда хотел создать for l oop Больше. Кто-нибудь может мне подсказать?

1 Ответ

0 голосов
/ 17 января 2020

Следующее должно делать то, что вы хотите (см. Комментарии) 

import sqlite3
import random
conn = sqlite3.connect('testmydb.db')
cur = conn.cursor()


#Only need to do this once
listOfColumns = ("column0",)
bindMarkers = ",?" #ADDED to allow values to be bound will be ?,?,?,?, ........ 49 ?
for column_number in range(1, 49):
    newColumn = ("column" + str(column_number),)
    listOfColumns = listOfColumns + newColumn
    bindMarkers = bindMarkers + ",?"

for table_number in range(1,11):
    cur.execute("DROP TABLE IF EXISTS table" + str(table_number)) #make it rerunnable
    cur.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS table''' + str(table_number) + '''(id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT)''')

    for column_number in listOfColumns:
        cur.execute('''ALTER TABLE table''' + str(table_number) + ''' ADD COLUMN %s TEXT''' % column_number)

    # The INSERT statement note null means that the id will be automatically generated
    insertsql = "INSERT INTO table" + str(table_number) + " VALUES(null" + bindMarkers + ")"
    #print the INSERT SQL (just the once)
    if table_number == 1:
        print(insertsql)

    for row_number in range(1,1001):
        # Generate a list of 49 random values
        listOfRandomValues =[random.randint(1, 999999999999) for i in range(49)]
        cur.execute(insertsql,listOfRandomValues) # insert the row

    # extract the first 5 rows an print each row
    cursor = cur.execute("SELECT * FROM table" + str(table_number) + " LIMIT 5")
    result = "row in table table" +  str(table_number) + " Data is "
    for row in cursor:
        print(row)

conn.commit()
cur.close()
conn.close()

Это приведет к выводу наподобие (первая строка - это первая инструкция INSERT / SQL): - 

INSERT INTO table1 VALUES(null,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)



(1, '208968800970', '673486951978', '416011320117', '257739455602', '161014001387', '66915092142', '192394825558', '894946418178', '147479449787', '429768915009', '343072031065', '312483697033', '38240897968', '179592184222', '517690986147', '401721693004', '760956848808', '787028914225', '658523299261', '923606731801', '740090529164', '169600507787', '441903806645', '82302358448', '250921627878', '542116452618', '998918595471', '775548995005', '733089506549', '957054106540', '449321507524', '798501631292', '409382414444', '945602662286', '706232454927', '930118739979', '691405693853', '201175361297', '513975533346', '16690109599', '592944414377', '948709328664', '490207084748', '406188522423', '799744354342', '474761616653', '314527920015', '94102072722', '912028741567')
(2, '172875509043', '126844020427', '423436418690', '973535472434', '171412421537', '693479106176', '909004577995', '920911700813', '605955273811', '325652512054', '94057263900', '45907520985', '64928934172', '301130729226', '103229253943', '114469347031', '551553752113', '626314462779', '22617947251', '997836163264', '585793592332', '620096766798', '565760327235', '348031514661', '871589505728', '58320228377', '179652288652', '977988196994', '742110712624', '201181530463', '816248034687', '22951611374', '723154858722', '289036915539', '997272483698', '61348539011', '977373908399', '668284539899', '55348735729', '263726052214', '662603583920', '790720286573', '487793507420', '883073500835', '519633722649', '383008255347', '30563959610', '617324332661', '89956476106')
(3, '253567041183', '70027774987', '535230659770', '191267720449', '791090949115', '399626615217', '649492276413', '594283985270', '983353743022', '713002984294', '982490173135', '109850128623', '571489216078', '900560015434', '729185220526', '362712800267', '619582132251', '990925729743', '144006421433', '790742578660', '64886161120', '266462916556', '89211644675', '941650491818', '878437527129', '827767387129', '899754797443', '280555144440', '623469334050', '882001652568', '395198811620', '393149546360', '509545198950', '534252806675', '582802496697', '674715538387', '748829323303', '296068248515', '573789396002', '84015250035', '963083904856', '677426863455', '173505995385', '569976297792', '643158854425', '273191627696', '676364784545', '536715691007', '678846958313')
(4, '575055534615', '179094408882', '418242646417', '258767847915', '533305509121', '800410396430', '416643709991', '453093467839', '352906227023', '711478657972', '542560050616', '477511637703', '464619274323', '438591712313', '293891594997', '638717557413', '796607432824', '845617819673', '682479247215', '687662681530', '682910774205', '547150987433', '645097550529', '781225444825', '498491871793', '280308928866', '386747319120', '175187502068', '554032903538', '906897892968', '847200546291', '724824936579', '257524554306', '341479642174', '628478037881', '41911000836', '487139622046', '698641404274', '300203051807', '321147725978', '201308004931', '324554566932', '54668008952', '799888599714', '544776279131', '851164639529', '1118079080', '993554994315', '97774308420')
(5, '263377483252', '535276579958', '434436394255', '235123585872', '886866465625', '83437890933', '546739192349', '832929945092', '889303183895', '517501283515', '386452334064', '437005515113', '567305852696', '254940127493', '158473804439', '714105412308', '887616841407', '873758857265', '59024734698', '495085412255', '757296111012', '438130715784', '661863799528', '370244296694', '559859930401', '409259131854', '72716791778', '900054227569', '897455645761', '254989679831', '46456169823', '597888422562', '581408791663', '191438417130', '468539979785', '998729241595', '596707251066', '731997835957', '432001941801', '351970232680', '602771773558', '793033654396', '205236245465', '547142878108', '973842386021', '742055066627', '455501634405', '130419180039', '870186517783')
(1, '472841964440', '177094420514', '859773622393', '943573354468', '909606787130', '278659426379', '129796913302', '67857238168', '104155180296', '581639712382', '451184580063', '917433785632', '226959780068', '190462507493', '256274613979', '919674630928', '976702823134', '121337013780', '254022515917', '293782992065', '903483153770', '147697931939', '279062893088', '553519369139', '962433270653', '640822114280', '816716757345', '999707836592', '697963179054', '104305203866', '735705858863', '617083342099', '262076004375', '797912340506', '205887749382', '576489282235', '705096989440', '670969562520', '649164826831', '311493582872', '760367591190', '749686855909', '819181100789', '466265188300', '304292298579', '420782152623', '854335337149', '916391611738', '964274785687')
(2, '621325506597', '776006955683', '137683264810', '351906945610', '682429690372', '965366508605', '666337420753', '453325880143', '70778770818', '103682937480', '868216544504', '229703959756', '41004116292', '507097353534', '871910281669', '251530835311', '836500603189', '601460038094', '897559700303', '681312522817', '161143454247', '553960203443', '777460295192', '458302954528', '977754347041', '892360041754', '681995024692', '248485864749', '348381577064', '450879805019', '650777503736', '353872867221', '97506344721', '747237255889', '455629065944', '861413783175', '214743871915', '77511793017', '621196858622', '825422146350', '489409477723', '908004452720', '238639741015', '426722798842', '980323652543', '561628376666', '838205614824', '784039262073', '949055065484')
(3, '736008123891', '923934389646', '546159245294', '429258073881', '583372466354', '50804206500', '273716995212', '733988654121', '788160350686', '749598895287', '551751993459', '916986772574', '622366294456', '687624270621', '185660393899', '329963428664', '928661078668', '875765821125', '754653923243', '151547845857', '248763933358', '636547599095', '87140063802', '267688269107', '224477253917', '641792646340', '59046381016', '103443043545', '485267444040', '387215340714', '268223896307', '480068950182', '225811319773', '492031230630', '502916805016', '514567127425', '178032451267', '750288734257', '825600642728', '641081438590', '207022050440', '902457228778', '115373751089', '348372424350', '768147081429', '715162751738', '210598155420', '196905259558', '873091126544')
(4, '560125266801', '378302831641', '471084702841', '679900688640', '201624340251', '909766550240', '687623074376', '116508086811', '217573740193', '378086229046', '466649195230', '932285473013', '648745964471', '968517127245', '748917121449', '224930472692', '698734544540', '793428186573', '153336974374', '24843476682', '42926459163', '503345524005', '116363947828', '524399560588', '238188045685', '3353134402', '97245283198', '780904780984', '768226492682', '337351478339', '761762114083', '4108216481', '715457129140', '718946387960', '808632491477', '283509135313', '750631442686', '302040053814', '354520401885', '30869550070', '831081853310', '317334330124', '175699898404', '316762996417', '144843539429', '647890863625', '500905345131', '686585819856', '439083530058')
(5, '786320993918', '418227705376', '222672045565', '50994821164', '445050766070', '655740733971', '144925180595', '178456995314', '968483620704', '217344736719', '659133382247', '699130444999', '645737723689', '211418136852', '977174813693', '404005933734', '416012774264', '498694089898', '286235598876', '105048705716', '745323502156', '22320974963', '287621972357', '484051431377', '677832782489', '175141638805', '652237666867', '633826915005', '826792363302', '181964153730', '549735148579', '820006084751', '622355043852', '615716362152', '337022948655', '280970738440', '264064973515', '550249406679', '912858473551', '542805313957', '43397863679', '257720759974', '189160263335', '265086252271', '692156831796', '860245023055', '769544988002', '856033591981', '865669688852')
(1, '29773154022', '105812125224', '923886735040', '494040618517', '406872772654', '964605045362', '483548207268', '222657267987', '728533595865', '427758006630', '250839721516', '246117222632', '625392752778', '372756660516', '276521371279', '677307428516', '434498176501', '757867858941', '568841625163', '315224423736', '939706907834', '567757610656', '977473375050', '476473505693', '921117900131', '344700573908', '350627473109', '569315794206', '780528101292', '957322180230', '952406583209', '435610932961', '463449885730', '174468401098', '916963726643', '193968348451', '297427605119', '481930164885', '685603984144', '543719297225', '612929787721', '475021539217', '176642603133', '74400339089', '95276914071', '808000358479', '79312180687', '502877681225', '659274942719')
..........

я до сих пор не понимаю, что такое переменная bindMarkers, и если table_number == 1: print (insert sql)

Первая 2-я строка if table_number == 1: print(insertsql)

Просто распечатывает инструкцию INSERT, чтобы показать, как она выглядит. Это было просто включено для этого и не является необходимым. НО, полезно знать, как это выглядит, чтобы объяснить? заполнитель и значения привязки.

Таким образом, оператор INSERT имеет вид 

INSERT INTO tablex VALUES(null,?,? ....... (49 ?'s)
  • tablex, где x представляет 1-10

Первый ноль согласно комментарию позволяет SQLite генерировать уникальное значение для столбца id.

Each? является заполнителем и будет заменен связанным значением. Этот метод предотвращает инъекцию SQL.

bindMarkers это просто строка, которая генерируется с 1? на столбец, так что это строка из 49? (легче, чем набирать VALUES(null,?,?,?,?,? .....), а также более гибкая / адаптируемая, если номер столбца должен был измениться).

Вы видите, что строка listOfRandomValues =[random.randint(1, 999999999999) for i in range(49)] создает список из 49 случайных значений каждое будет использоваться для замены одного? (первое значение заменяет первое?, второе значение заменяет второе? и т. д.).

Это считается лучшей практикой, чем построение оператора в соответствии с 

INSERT INTO tablex VALUES(null,'208968800970', '673486951978', '416011320117', '257739455602', '161014001387', '66915092142', '192394825558', '894946418178', '147479449787', '429768915009', '343072031065', '312483697033', '38240897968', '179592184222', '517690986147', '401721693004', '760956848808', '787028914225', '658523299261', '923606731801', '740090529164', '169600507787', '441903806645', '82302358448', '250921627878', '542116452618', '998918595471', '775548995005', '733089506549', '957054106540', '449321507524', '798501631292', '409382414444', '945602662286', '706232454927', '930118739979', '691405693853', '201175361297', '513975533346', '16690109599', '592944414377', '948709328664', '490207084748', '406188522423', '799744354342', '474761616653', '314527920015', '94102072722', '912028741567')

Сам по себе оператор короче (т. е. 1? вместо 12 цифр) и, следовательно, с меньшей вероятностью вызывает проблемы с ограничениями.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Нет похожих вопросов

...