SQLite 3 Datenbank mit Python erstellen und auslesen

Veröffenticht am 27.01.2016    von     in der Kategorie Temperatur WebApp     bisher 4 Reaktionen    Zuletzt überarbeitet am 21.02.2017


Datenbank TabelleUm einen uneingeschränkten und problemlosen Zugriff auf die gespeicherten Daten zu ermöglichen, speichere ich die Daten in einer SQLite 3 Datenbank. Natürlich könnte man die Daten auch in einer einfachen Textdatei abspeichern, allerdings könnte dies eventuell bei gleichzeitigem Zugriff auf die Datei zu einem Problem im Dateimanagement führen. Daher ist die Wahl einer Datenbank immer eine Überlegung wert.


Für die Beitragsreihe, deren Einleitung du im Beitrag “Mobile WebApp für die Temperaturmessung am Raspberry Pi” findest, habe ich folgendes Video mit ca. 57 Minuten erstellt. In diesem erkläre ich das Zusammenspiel und die Funktionen der beiden Programme.

 

 

Datenbank erstellen und beschreiben

Als Erstes müssen die notwendigen Bibliotheken importiert werden.

Da für die erste Speicherung die Datenbank erst erstellt werden muss, bietet sich eine Abfrage über deren Existenz an. Diese kann bei Programmstart oder bei Funktionsaufruf erfolgen. Beide Varianten verwende ich in dem Beispiel für die WebApp. Für diesen Beitrag verwende ich den Programmcode für die Datei “tempdata.db”, in welcher für das Programm notwendige Temperaturwerte gespeichert werden.

Überprüfung der Existenz

Mit einer if-Abfrage wird geprüft ob die Datei “temp.db” im Ordner des Webservers vorhanden ist.

Datenbank anlegen

In der Funktion userTempWerte_db_anlegen() wird die Datei erstellt.

Der für das Anlegen der Datenbank notwendige Programmcode beginnt nach dem Teil der Festlegung der Variablen mit dem Aufbau einer Verbindung zur Datenbank.

Verbindung zur Datenbank aufbauen

Bevor allerdings die Datei angelegt bzw. beschrieben werden kann, muss die Verbindung zur Datenbank aufgebaut werden. Dies geschieht mit den Zeilen:

Erstellung der Tabelle

Da die Zeichenkette sql den Befehl “CREATE TABLE tempWerte” beinhaltet, wird durch den Befehl cursor.execute(sql) eine Tabelle mit dem Namen tempWert erstellt. Diese beinhaltet die vier Felder minTempSensor, maxTempSensor, minTempUser und maxTempUser jeweils vom Feldtyp FLOAT.

Inhalte in Tabelle schreiben

In diesem Beispiel und der dazugehörigen Funktion beschreibe ich die Datei gleich mit den zuvor festgelegten Variablen.

Der für die Speicherung der kompletten Felder der Datenbank notwendige Befehl lautet “INSERT INTO tempWerte VALUES” in der Zeichenkette sql.

Um einzelne Werte der Datenbank zu ändern, siehe hierzu die Funktion userTempWerte_db_schreiben(datenVonApp) von dem gesamten Programmcode, erfolgt zum Beispiel mit dem Befehl “UPDATE tempWerte SET minTempUser”.

Der notwendige Programmbefehl lautet wie beim Anlegen der Tabelle cursor.execute(sql).

Verbindung zur Datenbank trennen

Nachdem die Tabelle und deren Inhalte geschrieben wurde, speichern wir die Datei und trennen die Verbindung. Dies erfolgt mit den Zeilen:

 

Datenbank auslesen

In meinem Programmbeispiel werden die notwendigen Temperaturdaten in der Funktion userTempWerte_db_auslesen() aus der Datei tempdata.db ausgelesen.

Durch den Befehl global werden die danach festgelegten Variablen (minTempSensor, maxTempSensor, minTempUser, maxTempUser) zur Verwendung auch außerhalb der Funktion deklariert.

Der notwendige Befehl für das Auslesen der Tabelle ist “SELECT * FROM tempWerte” und findet sich wieder in der Zeichenkette sql. In diesem Fall steht “*” für alle Felder in der Tabelle mit dem Namen tempWerte. Ein einzelnes Feld könnte somit durch direkte Benennung ausgelesen werden, zum Beispiel “SELECT minTempSensor FTOM tempWerte”. Das Auslesen und Zuweisen der Inhalte in die zuvor als global deklarierten Variablen erfolgt in der for-Schleife.

Die Verbindungssteuerung zur Datenbank erfolgt mit den zuvor schon erwähnten Befehlen.



Servus, ich bin Wolfgang.

Blogger – Maker – web & mobile Developer – Dobermann Besitzer.

Mit meinem über die Jahre gesammelten Wissen als Webworker möchte ich dir Hilfestellungen und Anregungen zur Nutzung der sich aus dem digital Lifestyle ergebenden Möglichkeiten und Notwendigkeiten geben.

Einen aktuellen Schwerpunkt auf meinem Blog bildet das Thema IoT im Zusammenspiel mit dem Raspberry Pi.


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4 Reaktionen (4 Kommentare)

  • stefan schrieb am 19. Juli 2018:

    Hallo Wolfgang, danke für die schnelle Antwort, habe noch weiter recherchiert und probiert.
    Hab es dann mit der Datenbank hinbekommen.
    Allerdings bekomme ich das überschreiben der Werte nicht hin:(
    Da er mir dann erzählt die Tabelle existiert schon, habe mich an Teilen von deinem Code bedient, nur leider klappt es da auch nicht so.
    Hier wäre der Code, bei Zeile 77 will er das return() nicht akzeptieren, wenn ich es weg lasse, dann bricht alles nach dem ersten Durchgang ab, da die Tabelle schon existiert. Wie bekomme ich das geändert ?
    wäre über deine Hilfe sehr froh.
    Danke
    Stefan

    import RPi.GPIO as GPIO
    import time
    import sqlite3

    GPIO.setmode(GPIO.BOARD)
    GPIO.setwarnings(False)
    GPIO_TRIGGER = 16
    GPIO_ECHO = 18

    GPIO.setup(GPIO_TRIGGER, GPIO.OUT)
    GPIO.setup(GPIO_ECHO, GPIO.IN)

    voll = 0 #Behaelterrand bis Wasseroberflaeche
    leer = 7.7 # Behaelterrand bis Wasseroberflaeche
    entfernung = 0
    gesamt = 0
    liter_pro_cm = 3.14*3.5*3.5 #pi * radius * radius * 1cm /1000 sonst milliliter
    print (“Milliliter pro cm: %.1f” % liter_pro_cm)

    def distance():
    # set Trigger High
    GPIO.output(GPIO_TRIGGER, True)

    # set Trigger after 0.1ms low
    time.sleep(0.1)
    GPIO.output(GPIO_TRIGGER, False)

    startTime = time.time()
    endTime = time.time()

    # store start time
    while GPIO.input(GPIO_ECHO) == 0:
    startTime = time.time()

    # store arrival
    while GPIO.input(GPIO_ECHO) == 1:
    endTime = time.time()

    # elapsed time
    TimeElapsed = endTime – startTime
    # multiply with speed of sound (34300 cm/s)
    # and division by two
    distance = (TimeElapsed * 34300) / 2
    #abs = gesamt+distance
    volumen = (leer-distance)*liter_pro_cm
    return volumen

    while True:
    dist = distance()
    #print (“Volumen= %.1f ml” % dist)

    def userVolWerte_db_anlegen():
    # Temperatur-Werte für erste Inbetriebnahme
    dist = 0
    connection = sqlite3.connect(“Fuellmenge.db”)
    cursor = connection.cursor()
    # Tabelle erzeugen
    sql = “CREATE TABLE Füllmenge(Volumen FLOAT);”
    cursor.execute(sql)
    # Werte für erste Inbetriebnahme
    sql = “INSERT INTO Füllmenge VALUES (“+ str(“%.1f” % dist) +”);”
    cursor.execute(sql)
    connection.commit()
    connection.close()
    print (“Datenbank Fuellmenge.db angelegt”)

    def userVolWerte_db_auslesen():
    global dist
    connection = sqlite3.connect(“Fuellmenge.db”)
    cursor = connection.cursor()
    sql = “SELECT * FROM VolWerte”
    cursor.execute(sql)
    for dsatz in cursor:
    dist = dsatz[0]
    connection.close()
    return()

    def userVolWerte_db_schreiben(datenVonApp):
    neuerDSatz = datenVonApp.split(‘|’)
    connection = sqlite3.connect(“Fuellmenge.db”)
    cursor = connection.cursor()

    if neuerDSatz[1] == “dist”:
    sql = “UPDATE VolWerte SET dist= ‘” + neuerDSatz[2] + “‘”
    cursor.execute(sql)
    connection.commit()
    connection.close()
    print (“Datenbank Fuellmenge.db Inhalt geändert.”)
    time.sleep(0.5)

    • Wolfgang schrieb am 20. Juli 2018:

      Hallo Stefan,
      wie ich aus Deinem Code entnehme, verwendest du Python 3. Daher dürfte es sich bei Deinem return-Fehler an der Schreibweise liegen. return() verwendet man in Python 2.7, bei 3 reicht ein return ohne ().
      Hoffe ich konnte dir mit diesem Hinweis helfen. 🙂
      Viele Grüße
      Wolfgang
      Wolfgang

  • Stefan schrieb am 17. Juli 2018:

    Hallo Wolfgang, habe mir nun all deine Beiträge hier angeschaut und finde diese sehr gut und ausführlich gemacht.
    Ich bin noch recht neu in dem Gebiet und habe auch leider nicht so viel Hintergrundwissen fürs Ganze.

    Ich habe da aber ein Problem und erhoffte mir durch deine Beiträge hier eine Lösung zu kreieren.
    Habe eine Messung mit dem HC_SR4 für Volumen am laufen. Jetzt will ich die Werte die ich messe per Alexa abfragen. Dazu muss ich ja wohl oder über das ganze über AWS laufen lassen und einen Skill erstellen.
    Bislang habe ich die Werte in eine txt gespeicher. So nun stoße ich bei dir auf Datenbank.
    Habe auf meinem Pi nach deinem Beitrag PHP, Sql usw. eingerichtet.
    Aber wie verwende ich diese ?
    Wie kann ich denn jetzt die Daten da hineinspeichern ? Wo sehe ich den Ausgangspunkt und die Hinterlegung der Daten ?

    Würde mich sehr über deine Unterstützung freuen
    Grüße
    Stefan

    • Wolfgang schrieb am 19. Juli 2018:

      Hallo Stefan,
      vielen Dank für deinen Kommentar. Einen Skill für die Alexa-Abfrage musst du auf alle Fälle erstellen. Über AWS bietet sich die Anbindung an, kann aber auf jedem anderen Webserver erfolgen.
      Die Speicherung der Daten in die Datenbank kannst du entsprechend deiner txt Sicherung aufbauen. Die in diesem Beispiel verwendete Temperatur kannst du ja durch dein Volumen ersetzen. Auslesen kannst du die Datenbank mit einem entsprechenden Skript. Allerdings möchte ich dich gleich darauf hinweisen, für die Abfrage zur Ausgabe über Alexa oder eine App muss die Tabelle über das Netz erreichbar sein. Sollte hierzu kein eigenes Hostingpaket bestehen, bieten Clouddienste wie Azure, AWS oder auch Googles Firebase die Möglichkeit die gemessenen Daten zu verarbeiten.
      Grüße
      Wolfgang