LIBRERIA DE BASE DE DATOS DE PHYTON

 INTRODUCCION

En Python, una base de datos representa un sistema estructurado diseñado para recopilar, almacenar y manipular datos de manera organizada. En el entorno de Python, las bases de datos desempeñan un papel crucial al facilitar la gestión eficiente y estructurada de la persistencia de la información. Estas permiten llevar a cabo diversas operaciones, como la inserción, actualización, recuperación y eliminación de datos de manera ágil y bien organizada.

Existen diferentes tipos de bases de datos, y en Python, puedes trabajar tanto con bases de datos relacionales como no relacionales. Aquí hay una breve introducción a ambos tipos:

1. Bases de Datos Relacionales:

   • Ejemplo de Biblioteca: Puedes pensar en una base de datos relacional como una biblioteca. La biblioteca tiene tablas para libros, autores, géneros, etc. Cada tabla tiene filas y columnas, y las relaciones entre ellas permiten realizar consultas complejas.
   • Ejemplo de Módulo en Python: La biblioteca sqlite3 en la biblioteca estándar de Python es un ejemplo simple de una base de datos relacional. También, hay bibliotecas externas como MySQL Connector, psycopg2 (para PostgreSQL), y SQLAlchemy que permiten interactuar con bases de datos relacionales más complejas.

2. Bases de Datos No Relacionales (NoSQL):

• Ejemplo de Lista de Tareas: En una base de datos NoSQL, la estructura puede variar más libremente. Por ejemplo, imagina una lista de tareas donde cada tarea tiene su propia estructura de datos, y no hay un esquema rígido como en una base de datos relacional.
• Ejemplo de Módulo en Python: pymongo es una biblioteca que te permite interactuar con bases de datos NoSQL, especialmente con MongoDB, que es una base de datos NoSQL.

SQLite

SQLite es una base de datos ligera y basada en archivos que se integra fácilmente con Python. La biblioteca sqlite3, incluida en la biblioteca estándar de Python, simplifica la interacción con bases de datos SQLite. Esta combinación ofrece una solución eficiente y fácil de usar para aplicaciones que requieren una base de datos local sin la necesidad de un servidor de base de datos independiente.

EJMPLO 1

# Con esto podemos crear una base de datos

import sqlite3

# Conectar a la base de datos (Poner nombre)

conn = sqlite3.connect('datosr.db')

# Crear un cursor

cursor = conn.cursor()

# Modificar la creación de la tabla para incluir la columna 'edad'

cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS personas

                  (producto TEXT, talla INTEGER, precio nota INTEGER)''')

# Modificar los datos para incluir la columna 'edad'

datos = [('Polo', 'S', 30), ('Camisa', 'M', 32), ('Pantalon', 'XL', 15),

('Blusa', 'L', 25)]

# Modificar la consulta SQL para incluir la columna 'edad'

cursor.executemany('INSERT INTO personas VALUES (?, ?, ?)', datos)

# Guardar los cambios y cerrar la conexión

conn.commit()

conn.close()

import sqlite3

#Esto es para consultar los datos de un usuario que esten guardados en la base de

datos

def consultar_persona(nombre_buscar):

    # Conectar a la base de datos

    conn = sqlite3.connect('/content/drive/MyDrive/PC3 JANJASHI/datosr.db')

    cursor = conn.cursor()

   # Realizar la consulta

    cursor.execute('SELECT producto, talla, precio  FROM personas WHERE producto =

?', (nombre_buscar,))

    resultado = cursor.fetchone()  # Obtener el primer resultado

    # Cerrar la conexión a la base de datos

    conn.close()

    if resultado:

        producto, talla, precio = resultado

        print(f'Producto: {producto}, Talla: {talla}, Precio: {precio}')

    else:

        print(f'El producto con el nombre {nombre_buscar} no se encontró en la

base de datos.')

# Buscador

nombre_a_buscar = 'Polo'

consultar_persona(nombre_a_buscar)