Python — универсальный язык программирования, широко используемый для обработки и анализа данных. При работе с базами данных часто необходимо получать данные из SQL-запросов и сохранять их в списках Python для дальнейшей обработки. В этой статье мы рассмотрим различные методы создания списков Python на основе SQL-запросов, приведя примеры кода для каждого подхода.

Метод 1: использование Fetchall() и понимания списка

import sqlite3
# Connect to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')
# Retrieve all rows from the query result
rows = cursor.fetchall()
# Create a list using list comprehension
result_list = [row[0] for row in rows]
# Close the database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 2: использование Fetchall() и Append

import sqlite3
# Connect to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')
# Retrieve all rows from the query result
rows = cursor.fetchall()
# Create an empty list
result_list = []
# Append each value to the list
for row in rows:
    result_list.append(row[0])
# Close the database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 3: использование Fetchone() в цикле

import sqlite3
# Connect to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')
# Create an empty list
result_list = []
# Loop through each row and append the value to the list
row = cursor.fetchone()
while row is not None:
    result_list.append(row[0])
    row = cursor.fetchone()
# Close the database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 4. Использование библиотеки Pandas

import pandas as pd
import sqlite3
# Connect to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
# Execute the SQL query and retrieve the result as a DataFrame
query = 'SELECT column FROM table'
df = pd.read_sql_query(query, conn)
# Convert the DataFrame column to a Python list
result_list = df['column'].tolist()
# Close the database connection
conn.close()

Метод 5: использование библиотеки SQLAlchemy

from sqlalchemy import create_engine
# Create a database engine
engine = create_engine('sqlite:///database.db')
# Execute the SQL query and retrieve the result as a list
query = 'SELECT column FROM table'
with engine.connect() as connection:
    result = connection.execute(query)
    result_list = [row[0] for row in result]
# Close the database connection
engine.dispose()

Метод 6: использование библиотеки SQLite3

import sqlite3
# Connect to the database
conn = sqlite3.connect('database.db')
# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')
# Fetch all rows as a list
result_list = list(map(lambda x: x[0], cursor.fetchall()))
# Close the cursor and database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 7: использование библиотеки коннекторов MySQL

import mysql.connector
# Connect to the database
conn = mysql.connector.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    database='database_name'
)
# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')
# Fetch all rows as a list
result_list = [row[0] for row in cursor.fetchall()]
# Close the cursor and database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 8: использование библиотеки Psycopg2 (для PostgreSQL)

import psycopg2
# Connect to the database
conn = psycopg2.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    database='database_name'
)
# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')
# Fetch all rows as a list
result_list = [row[0] for row in cursor.fetchall()]
# Close the cursor and database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 9: использование библиотеки pymssql (для Microsoft SQL Server)

import pymssql
# Connect to the database
conn = pymssql.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    database='database_name'
)
# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()
# Execute the SQL query
cursor.executeI apologize for the cut-off response. Here are the remaining methods:
Method 9: Using pymssql Library (for Microsoft SQL Server)
```python
import pymssql

# Connect to the database
conn = pymssql.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    database='database_name'
)

# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()

# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')

# Fetch all rows as a list
result_list = [row[0] for row in cursor.fetchall()]

# Close the cursor and database connection
cursor.close()
conn.close()

Метод 10: использование библиотеки pyodbc

import pyodbc

# Connect to the database
conn = pyodbc.connect(
    'DRIVER={ODBC Driver};'
    'SERVER=localhost;'
    'DATABASE=database_name;'
    'UID=username;'
    'PWD=password;'
)

# Create a cursor object
cursor = conn.cursor()

# Execute the SQL query
cursor.execute('SELECT column FROM table')

# Fetch all rows as a list
result_list = [row[0] for row in cursor.fetchall()]

# Close the cursor and database connection
cursor.close()
conn.close()

В этой статье мы рассмотрели десять различных методов создания списков Python на основе запросов SQL. Каждый метод предлагает свои преимущества и подходит для разных сценариев и библиотек баз данных. Независимо от того, предпочитаете ли вы упрощенный подход с использованием встроенной библиотеки SQLite3 или вам требуются специализированные библиотеки для конкретных систем баз данных, таких как MySQL или PostgreSQL, Python предоставляет множество возможностей для извлечения данных из запросов SQL и хранения их в списках. Используя эти методы, вы можете эффективно манипулировать и анализировать свои данные в Python.

Не забудьте выбрать метод, соответствующий вашим конкретным требованиям и используемой вами библиотеке базы данных.