Python - Bases de données SQLite pour débutants

Ce cours couvre les fondamentaux de la gestion de bases de données SQLite avec Python, en mettant l'accent sur l'interfaçage entre le langage Python et le système de gestion de bases de données SQLite. Il aborde les différentes méthodes pour interagir avec une base de données relationnelle via Python, en utilisant des bibliothèques dédiées comme le module intégré `sqlite3`. L'objectif est de permettre aux apprenants de maîtriser les opérations CRUD (Create, Read, Update, Delete) ainsi que les requêtes SQL basiques et avancées, telles que les jointures, les projections et les sélections, en s'appuyant sur les concepts de l'algèbre relationnel. Le cours explique également pourquoi SQLite est un choix privilégié pour les projets Python, grâce à sa simplicité, sa portabilité et son intégration native. Contrairement à d'autres SGBD comme PostgreSQL ou MySQL, SQLite stocke les données dans un seul fichier, ce qui facilite son déploiement. Les apprenants découvriront comment créer, manipuler et interroger une base de données SQLite en Python, tout en comprenant les principes sous-jacents des bases de données relationnelles, hérités des théories des années 60-80. Enfin, ce cours fournit des

Contenus explorés en détail

Ce cours approfondit l'utilisation de SQLite avec Python pour gérer des bases de données relationnelles. Vous apprendrez à créer, modifier et interroger des bases de données SQLite directement depuis Python, en exploitant la bibliothèque standard sqlite3. Les concepts clés incluent la création de tables, l'insertion de données, les requêtes SQL (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE), ainsi que les jointures et les transactions.

• Maîtriser les fondamentaux de SQLite et son intégration avec Python.
• Apprendre à concevoir et optimiser des schémas de bases de données relationnelles.
• Exécuter des requêtes SQL avancées et gérer les transactions pour assurer l'intégrité des données.

Public concerné par ce PDF

Ce cours s'adresse aux développeurs Python débutants ou intermédiaires souhaitant acquérir des compétences en gestion de bases de données. Il est également utile pour les étudiants en informatique, les analystes de données et les professionnels cherchant à automatiser des tâches de stockage et de récupération de données. Une connaissance de base de Python est recommandée, mais aucune expérience préalable avec SQL ou les bases de données n'est requise.

Exemples pratiques et applications réelles

Les connaissances acquises dans ce cours sont applicables dans divers scénarios réels. Par exemple, un développeur peut créer une application de gestion de tâches où les tâches sont stockées dans une base SQLite. Un autre cas d'usage est l'analyse de données : vous pourrez interroger une base SQLite pour extraire des statistiques ou générer des rapports. Enfin, SQLite est souvent utilisé dans les applications mobiles ou embarquées en raison de sa légèreté.

Secteurs d'application professionnelle

• Développement Web : SQLite est utilisé comme base de données temporaire ou pour les prototypes. Exemple : un site de e-commerce peut l'utiliser pour gérer les paniers utilisateurs.
• Analyse de données : Les analystes stockent des jeux de données dans SQLite pour effectuer des requêtes complexes. Exemple : agrégation de données de ventes pour un rapport mensuel.
• IoT et applications embarquées : SQLite est idéal pour les appareils avec des ressources limitées. Exemple : un capteur environnemental stockant ses relevés dans une base SQLite.

Nouveauté 2025 : L'utilisation de SQLite dans l'edge computing (traitement des données à la source) gagne en popularité pour réduire la latence et améliorer la confidentialité.

Guide des termes importants

• SQLite : SGBD léger et autonome qui stocke les données dans un seul fichier.
• SQL : Langage de requête structuré utilisé pour interagir avec les bases de données.
• Table : Structure de données organisée en lignes et colonnes.
• CRUD : Acronyme pour Create, Read, Update, Delete, les opérations de base en gestion de données.
• Transaction : Séquence d'opérations traitées comme une unité indivisible.
• Jointure : Combinaison de données de plusieurs tables basée sur une relation.
• Index : Structure optimisant les performances des requêtes.
• Clé primaire : Identifiant unique pour chaque enregistrement d'une table.
• Schéma : Structure organisationnelle d'une base de données.
• ORM : Technique permettant de manipuler une base de données via des objets plutôt que du SQL brut.

Réponses aux questions fréquentes

Quelle est la différence entre SQLite et MySQL ?
SQLite est une base de données embarquée sans serveur, stockée dans un seul fichier, tandis que MySQL est un SGBD client-serveur plus adapté aux applications multi-utilisateurs.

Python peut-il utiliser SQLite sans installation supplémentaire ?
Oui, Python inclut la bibliothèque sqlite3 par défaut, ce qui permet d'utiliser SQLite sans installation supplémentaire.

SQLite est-il adapté aux applications à haute fréquentation ?
Non, SQLite est conçu pour des applications légères ou mono-utilisateur. Pour des applications à fort trafic, préférez PostgreSQL ou MySQL.

Comment sauvegarder une base SQLite ?
Il suffit de copier le fichier .sqlite, car toute la base est contenue dans ce fichier unique.

Peut-on utiliser SQLite avec des frameworks web comme Django ou Flask ?
Oui, Django utilise SQLite par défaut pour le développement, mais il est recommandé de passer à PostgreSQL en production.

Exercices appliqués et études de cas

Projet 1 : Gestionnaire de contacts
Créez une application Python pour stocker et gérer des contacts (nom, email, téléphone). Étapes : 1) Conception du schéma de la table, 2) Implémentation des fonctions CRUD, 3) Ajout d'une interface en ligne de commande. Projet 2 : Système de suivi des dépenses
Développez un outil pour enregistrer et catégoriser les dépenses personnelles. Étapes : 1) Création de tables pour dépenses et catégories, 2) Implémentation de requêtes analytiques (dépenses mensuelles par catégorie), 3) Génération de rapports. Étude de cas : Migration CSV vers SQLite
Convertissez un fichier CSV de données météorologiques en base SQLite, puis analysez les données avec des requêtes SQL (températures moyennes par mois, extrêmes annuels).