极客笔记SQLite 数据库连接及异常处理
在本文中，我们将介绍 SQLite 数据库的基本连接方式和异常处理，以及如何使用 SqlAlchemy 库来连接 SQLite 数据库并记录日志，同时还会涉及到一种常见的异常情况：SystemError: error return without exception set 。
阅读更多：SQLite 教程
SQLite 数据库连接
安装 SQLite
首先，我们需要在本地环境中安装 SQLite 数据库。SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，可在多种操作系统上运行。可以通过 SQLite 官方网站下载适合自己系统的安装包进行安装。
Python 中使用 SQLite
Python 提供了内置的 sqlite3 模块，可以方便地在代码中操作 SQLite 数据库。下面是一个简单的示例，演示了基本的数据库连接和表的创建过程。
import sqlite3
# 连接到 SQLite 数据库（如果不存在则会在当前目录下创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
# 创建一个游标对象，该对象可以执行 SQL 语句
c = conn.cursor()
# 创建一个表
c.execute('''CREATE TABLE stocks
(date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
# 插入一条数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2021-01-01', 'BUY', 'GOOG', 100, 1350.20)")
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭连接
conn.close()
通过以上代码，我们成功连接到了一个名为 example.db 的 SQLite 数据库，并创建了一个名为 stocks 的表，并插入了一条数据。
SqlAlchemy 连接 SQLite
SqlAlchemy 是一个功能强大的 Python ORM（对象关系映射）库，可以与多种数据库进行交互。下面是一个示例，演示了如何使用 SqlAlchemy 来连接 SQLite 数据库，并插入一条数据。
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 创建一个 SQLite 数据库连接引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True)
# 声明一个 Base 类，所有的映射类都应该继承自该类
Base = declarative_base()
# 定义一个映射类
class Stock(Base):
__tablename__ = 'stocks'
id = Column(Integer, primary_key=True)
date = Column(String)
trans = Column(String)
symbol = Column(String)
qty = Column(Integer)
price = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 创建一个 Session 类来处理与数据库的交互
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 插入一条数据
stock = Stock(date='2021-01-01', trans='BUY', symbol='GOOG', qty=100, price=1350.20)
session.add(stock)
session.commit()
# 关闭 Session
session.close()
通过以上代码，我们使用 SqlAlchemy 创建了一个 Stock 类，该类与数据库表 stocks 进行了映射。然后，我们可以创建一个 Session 实例，该实例用于与数据库进行交互。最后，通过向 Session 中添加一个 Stock 类的实例并提交事务，我们成功地向数据库中插入了一条数据。
SqlAlchemy 日志记录
SqlAlchemy 提供了一个日志功能，可以记录与数据库的交互过程。我们可以通过设置日志级别来控制日志的输出。下面是一个示例，展示了如何设置 SqlAlchemy 的日志级别，并将日志写入文件。
import logging
from sqlalchemy import create_engine
# 创建一个文件日志记录器
logging.basicConfig(filename='sqlalchemy.log', level=logging.INFO)
# 创建一个 SQLite 数据库连接引擎，并设置日志记录功能
engine = create_engine('sqlite:///example.db', echo=True, logging_name='sqlalchemy')
# 查询数据
with engine.connect() as conn:
result = conn.execute('SELECT * FROM stocks')
for row in result:
logging.info(row)
通过以上代码，我们首先创建了一个文件日志记录器，将日志记录到名为 sqlalchemy.log 的文件中，并设置了日志级别为 INFO。然后，我们创建了一个 SQLite 数据库连接引擎，并设置了日志记录功能。最后，我们演示了一个简单的查询，将查询结果记录到日志中。
异常处理：SystemError: error return without exception set
在使用 SQLite 数据库时，我们可能会遇到一种常见的异常情况：SystemError: error return without exception set。这种异常通常是由于 SQLite 数据库文件被损坏或不正确关闭导致的。为了解决这个问题，我们可以使用 PRAGMA integrity_check 语句来检查数据库的完整性。
下面是一个示例，演示了如何使用 SqlAlchemy 来捕获并处理这种异常：
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.exc import DBAPIError
# 创建一个 SQLite 数据库连接引擎
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
try:
# 尝试执行一个错误的 SQL 语句
with engine.begin() as conn:
conn.execute('WRONG SQL STATEMENT')
except DBAPIError as e:
error_message = str(e.orig)
# 处理“SystemError: error return without exception set”异常
if 'SystemError' in error_message:
print('遇到了 SystemError 异常，请检查数据库的完整性。')
else:
print('遇到了其他异常：', error_message)
通过以上代码，我们尝试执行一个错误的 SQL 语句，捕获了 DBAPIError 异常，并通过检查异常信息来判断具体的异常类型。如果异常信息中包含了 SystemError，则表示遇到了“SystemError: error return without exception set”异常，需要检查数据库的完整性。否则，打印其他异常信息。
总结
本文介绍了 SQLite 数据库的基本连接方式和异常处理方法。我们使用了 Python 内置的 sqlite3 模块来连接 SQLite 数据库，并通过 SqlAlchemy 库来演示了如何使用 ORM 来连接 SQLite 数据库并记录日志。同时，我们还介绍了一种常见的异常情况：SystemError: error return without exception set，并给出了解决这种异常的方法。
希望本文能对你理解和使用 SQLite 数据库有所帮助！