跨平台解鎖 - Colab Python + SQLite in Google Drive

你是否曾使用Python進行網上爬蟲、撈取資料、分析，並將結果存進雲端資料庫? 你知道這一切可以全部發生在Google Drive裡嗎?而且，全部都是免費的!

Colab 是什麼？

Colab (Colaboratory) 可讓我們在瀏覽器中編寫及執行 Python 程式碼，不必進行任何設定，且可以與他人共用你的程式碼。由於可以編寫及執行 Python 程式碼，我們可以透過在Colab環境裡執行機器學習、資料視覺化、資料處理、爬蟲等任務

SQLite 是什麼?

SQLite 是一個輕量級的開源關聯式資料庫管理系統，特別適合嵌入式應用和本地資料存儲。它的特點在於不需要伺服器、配置或管理，資料存儲於單一檔案中，這使得 SQLite 非常適合用於小型專案中。

1. 無伺服器：SQLite 是一個「伺服器無須運行」的資料庫，這表示不需要安裝額外的伺服器軟體或配置。SQLite 整個資料庫可以嵌入到應用程式中，以一個檔案的形式運行。
2. 跨平台兼容：SQLite 支援多種操作系統和語言並支援 C、C++、Python、Java 等主流語言，使得它在多種平台上應用非常廣泛。
3. 小巧高效：SQLite 佔用資源非常少，因此非常適合資源有限的裝置。此外，SQLite 的查詢速度快，特別是針對小型或中型資料集，性能表現極佳。
4. 支援標準 SQL：SQLite 支援 SQL-92 標準，並提供基本的 SQL 功能如 CREATE、INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE 等，適合用來學習 SQL 和進行簡單資料操作。

網上有蠻多供下載的db檔案，下載後將其至於 Google Drive 中。若不知道怎麼抓晚點我整理在數遊原人的數位商品館中。

首先，將SQLite檔案 sample.db 存進Google Drive的資料夾裡，之後的資料都會存進此檔案裡。

接著，在你的Google Drive的資料夾裡案右鍵，找到Google Colaboratory，可以開啟Colab環境，我們將此檔案命名為SQLite.ipynb。

• Import 套件

import sqlite3
from google.colab import drive
import pandas as pd

這段程式碼導入了 sqlite3（用來處理 SQLite 資料庫）、drive（用來掛載 Google Drive）以及 pandas（用來處理資料表的資料分析套件）。

• 掛載 Google Drive

drive.mount('/content/drive')

將 Google Drive 掛載到 Colab，讓 Colab 能夠讀取存放在使用者 Google Drive 中的檔案。

• 連接資料庫

1. 定義好連線和query，透過 sqlite3.connect() 方法連接到指定路徑中的 SQLite 資料庫檔案（Stock.db）。
2. 這個資料庫檔案位於 Google Drive 的 /MyDrive/data/ 資料夾中。
3. 建立一個範例資料表dignoape_sample。

con = sqlite3.connect('/content/drive/MyDrive/data/sample.db')
cursor = con.cursor()
query = """
CREATE TABLE "dignoape_sample"
(
    [As_Of] date,
    [Subject]  varchar(255)
)
"""

cursor.execute(query)
con.commit()
cursor.close()

• 試著插入一筆資料，今天日期和文章標題。

import time
from datetime import date
from datetime import timedelta

today = date.today()

con = sqlite3.connect('/content/drive/MyDrive/data/sample.db')
con.execute(" INSERT INTO dignoape_sample (As_Of, Subject) VALUES (?, ?) ",
(str(today),str('使用Colab Python + SQLite在Google Drive裡建立簡易的資料庫') ))
con.commit()
cursor.close()

• 試著把剛剛插入的資料讀取出來。

import pandas as pd

con = sqlite3.connect('/content/drive/MyDrive/data/sample.db')

query = " select * from dignoape_sample"
df_data = pd.read_sql(query, con)
df_data.head(10)

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