SQLite
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這份專案 global-stock-data-warehouse 是 stock-reminder-bot 的進階資料後援庫。如果說之前的 Bot 是「傳令兵」，這套系統就是「軍械庫」，負責儲存、同步全球市場（台、美、港）的歷史數據。
在進行量化分析或技術指標篩選時，「資料的穩定性」是成敗關鍵。
資安/AI/科技/漏洞動態
Hundreds of thousands of Russian schoolkids are building drones that kill Ukrainians : 中文 (從國民教育中訓練戰爭人才)
- 俄羅斯高中生在玩一個遊戲 熊穴 (Berloga)
上一回我們介紹了如何透過程式碼對資料表進行插入（INSERT）、刪除（DELETE）及更新（UPDATE）。這一回我們將來介紹外鍵（Foreign Key）。
假如我們要新增供應商的欄位，供應商可能包含了名字、電話及地址等資訊，如果我們單純的將所有欄位都直接設置在同一張表單上（如下圖），在資料筆數
上一回我們介紹了DB Browser for SQLite(DB4S)，並透過DB4S進行資料庫及資料表的建立，接下來我們將回到Python，透過Python對資料庫進行資料的插入、修改及刪除。
開始前，我們先在DB4S創建一個名為Ingredient.db的資料庫，用於紀錄食品材料的庫存，資料表
上一篇我們介紹了如何在Python中使用sqlite3進行SQLite資料庫的創建，並進行了簡易的驗證，結尾我們提到了：怎麼知道資料表真的建立成功了？有沒有更直觀的方式可以查看和管理資料庫？
於是我們這次要來介紹一個好用的工具──DB Browser for SQLite（DB4S）。
DB B
上一篇我們簡單介紹了SQLite的概述及應用，這次我們將介紹如何使用Python的sqlite3套件進行資料庫及Table的創建。
創建資料庫
首先，我們需要先創建資料庫的檔案：
import sqlite3
con = sqlite3.connect("tutorial.db")
透過sq
在Python開發中，我們經常需要儲存或讀取外部資料，最常見的做法是使用Excel檔案（csv、xlsx），透過pandas讀取整個檔案到記憶體。然而，當資料量變得龐大時，這種方式會遇到幾個問題：占用大量記憶體、處理速度變慢，甚至有可能因為檔案過大而導致程式沒有回應。為了解決這些問題，我們可以使用S
做了一段時間的0codePM，終於有時間回到技術工作，即使AI世界已經因為Deepseek推出而改變，但AI本質係沒有變的---繼續搞SQLite-vec。由於年代久遠，Opensource界幾個月可以好大變化，而且文檔永遠不齊全，對於功力有限的0codePM唯有亂試。
首先係，要在SQLit
搬屋忙左一段時間，仲跌（或者被偷）左部電話。所以無時間寫野。同學T送來部紅米Note 11玩住先。
而家慢慢返回正軌，將之前的稍稍整理一下再到下一步工作。
這個項目原意是處理公司三十年來的舊報告文字記錄，用作翻查或者生成可用的資源。早前試砲就用左SQLite Vec，唔知算得定唔得，不過都要