# `sqlite3` — DB-API 2.0 interfaz para bases de datos SQLite

Código fuente: Lib/sqlite3/

SQLite es una biblioteca de C que provee una base de datos ligera basada en disco que no requiere un proceso de servidor separado y permite acceder a la base de datos usando una variación no estándar del lenguaje de consulta SQL. Algunas aplicaciones pueden usar SQLite para almacenamiento interno. También es posible prototipar una aplicación usando SQLite y luego transferir el código a una base de datos más grande como PostgreSQL u Oracle.

El módulo `sqlite3` fue escrito por Gerhard Häring. Proporciona una interfaz SQL compatible con la especificación DB-API 2.0 descrita por PEP 249 y requiere SQLite 3.7.15 o posterior.

Esta documentación contiene cuatro secciones principales:

- Tutorial enseña como usar el módulo `sqlite3` module.

- Referencia describe las clases y funciones que se definen en este módulo.

- Guías prácticas detalla como manipular tareas específicas.

- Explicación proporciona en profundidad información sobre el control transaccional.

Ver también

https://www.sqlite.org

  La página web SQLite; la documentación describe la sintaxis y los tipos de datos disponibles para el lenguaje SQL soportado.

https://www.w3schools.com/sql/

  Tutorial, referencia y ejemplos para aprender sintaxis SQL.

PEP 249 - Especificación de la API 2.0 de base de datos

  PEP escrito por Marc-André Lemburg.

## Tutorial

En este tutorial, será creada una base de datos de películas Monty Python usando funcionalidades básicas de `sqlite3`. Se asume un entendimiento fundamental de conceptos de bases de dados, como cursors y transactions.

First, we need to create a new database and open a database connection to allow `sqlite3` to work with it. Call `sqlite3.connect()` to create a connection to the database `tutorial.db` in the current working directory, implicitly creating it if it does not exist:

    import sqlite3
    con = sqlite3.connect("tutorial.db")

El retorno será un objecto de la clase `Connection` representado en `con` como una base de datos local.

Con el fin de ejecutar sentencias SQL y obtener resultados de consultas SQL, necesitaremos usar un cursor para la base de datos. Llamando `con.cursor()` se creará el `Cursor`:

    cur = con.cursor()

Ahora que hemos configurado una conexión y un cursor, podemos crear una tabla `movie` con las columnas title, release year, y review score. Para simplificar, podemos solamente usar nombres de columnas en la declaración de la tabla – gracias al recurso de flexible typing SQLite, especificar los tipos de datos es opcional. Ejecuta la sentencia `CREATE TABLE` llamando `cur.execute(...)`:

    cur.execute("CREATE TABLE movie(title, year, score)")

Podemos verificar que una nueva tabla ha sido creada consultando la tabla `sqlite_master` incorporada en SQLite, la cual ahora debería contener una entrada para la tabla `movie` (consulte The Schema Table para más información). Ejecute esa consulta llamando a `cur.execute(...)`, asigne el resultado a `res` y llame a `res.fetchone()` para obtener la fila resultante:

    >>> res = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master")
    >>> res.fetchone()
    ('movie',)

Podemos observar que la tabla ha sido creada, ya que la consulta retorna una `tuple` conteniendo los nombres de la tabla. Si consultamos `sqlite_master` para una tabla no existente `spam`, `res.fetchone()` retornará `None`:

    >>> res = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE name='spam'")
    >>> res.fetchone() is None
    True

Ahora, agrega dos filas de datos proporcionados como SQL literales, ejecutando la sentencia `INSERT`, una vez más llamando a `cur.execute(...)`:

    cur.execute("""
        INSERT INTO movie VALUES
            ('Monty Python and the Holy Grail', 1975, 8.2),
            ('And Now for Something Completely Different', 1971, 7.5)
    """)

La sentencia `INSERT` implícitamente abre una transacción, la cual necesita ser confirmada antes que los cambios sean guardados en la base de datos (consulte Control transaccional para más información). Llamando a `con.commit()` sobre el objeto de la conexión, se confirmará la transacción:

    con.commit()

Podemos verificar que la información fue introducida correctamente ejecutando la consulta `SELECT`. Ejecute el ahora conocido `cur.execute(...)` para asignar el resultado a `res`, y luego llame a `res.fetchall()` para obtener todas las filas como resultado:

    >>> res = cur.execute("SELECT score FROM movie")
    >>> res.fetchall()
    [(8.2,), (7.5,)]

El resultado es una `list` de dos `tuple`s, una por fila, cada una conteniendo el valor del `score` de esa fila.

Ahora, introduzca tres filas más llamando `cur.executemany(...)`:

    data = [
        ("Monty Python Live at the Hollywood Bowl", 1982, 7.9),
        ("Monty Python's The Meaning of Life", 1983, 7.5),
        ("Monty Python's Life of Brian", 1979, 8.0),
    ]
    cur.executemany("INSERT INTO movie VALUES(?, ?, ?)", data)
    con.commit()  # Remember to commit the transaction after executing INSERT.

Note que los marcadores de posición `?` son usados para enlazar `data` a la consulta. SIempre use marcadores de posición en lugar de string formatting para unir valores Python a sentencias SQL, y así evitará SQL injection attacks (consulte Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL para más información).

Podemos verificar que las nuevas filas fueron introducidas ejecutando una consulta `SELECT`, esta vez iterando sobre los resultados de la consulta:

    >>> for row in cur.execute("SELECT year, title FROM movie ORDER BY year"):
    ...     print(row)
    (1971, 'And Now for Something Completely Different')
    (1975, 'Monty Python and the Holy Grail')
    (1979, "Monty Python's Life of Brian")
    (1982, 'Monty Python Live at the Hollywood Bowl')
    (1983, "Monty Python's The Meaning of Life")

Cada fila es una `tuple` de dos items con `(year, title)`, donde las columnas seleccionadas coinciden con la consulta.

Finalmente, se puede verificar que la base de datos ha sido escrita en disco, llamando `con.close()` para cerrar la conexión existente, abriendo una nueva, creando un nuevo cursor y luego consultando la base de datos:

    >>> con.close()
    >>> new_con = sqlite3.connect("tutorial.db")
    >>> new_cur = new_con.cursor()
    >>> res = new_cur.execute("SELECT title, year FROM movie ORDER BY score DESC")
    >>> title, year = res.fetchone()
    >>> print(f'The highest scoring Monty Python movie is {title!r}, released in {year}')
    The highest scoring Monty Python movie is 'Monty Python and the Holy Grail', released in 1975

Ahora ha creado una base de datos SQLite usando el módulo `sqlite3`, insertado datos y recuperado valores de varias maneras.

Ver también

- Guías prácticas para lecturas de interés:

  - Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL

  - Cómo adaptar tipos de Python personalizados a valores de SQLite

  - Como convertir valores SQLite a tipos de Python personalizados

  - Como usar la conexión con un administrador de contexto

  - How to create and use row factories

- Explicación para obtener información detallada sobre el control de transacciones..

## Referencia

### Funciones del módulo

sqlite3.connect(database, timeout=5.0, detect_types=0, isolation_level='DEFERRED', check_same_thread=True, factory=sqlite3.Connection, cached_statements=128, uri=False)

  Abre una conexión con una base de datos SQLite.

  Parámetros:

    - database (path-like object) – The path to the database file to be opened. You can pass `":memory:"` to create an SQLite database existing only in memory, and open a connection to it.

    - timeout (float) – How many seconds the connection should wait before raising an `OperationalError` when a table is locked. If another connection opens a transaction to modify a table, that table will be locked until the transaction is committed. Default five seconds.

    - detect_types (int) – Controla si y cómo los tipos de datos no soportados de forma nativa po SQLite son buscados para ser convertidos en tipos Python, usando convertidores registrados con `register_converter()`. Se puede establecer para cualquier combinación (usando `|`, bit a bit or) de `PARSE_DECLTYPES` y `PARSE_COLNAMES` para habilitarlo. Los nombres de columnas tienen prioridad sobre los tipos declarados si se establecen ambos indicadores. Algunos tipos no pueden ser detectados por campos generados (por ejemplo `max(data)`), incluso cuando el parámetro detect_types es establecido; `str` será el retorno en su lugar. Por defecto (`0`), la detección de tipos está deshabilitada.

    - isolation_level (str | None) – El `isolation_level` de la conexión, controla si y cómo las transacciones son implícitamente abiertas. Puede ser `"DEFERRED"` (por defecto), `"EXCLUSIVE"` o `"IMMEDIATE"`; o `None` para deshabilitar transacciones abiertas implícitamente. Consulte Control transaccional para más información.

    - check_same_thread (bool) – If `True` (default), `ProgrammingError` will be raised if the database connection is used by a thread other than the one that created it. If `False`, the connection may be accessed in multiple threads; write operations may need to be serialized by the user to avoid data corruption. See `threadsafety` for more information.

    - factory (Connection) – Una subclase personalizada de `Connection` con la que crear la conexión, sino la `Connection` será la predeterminada.

    - cached_statements (int) – El número de instrucciones que `sqlite3` debe almacenar internamente en caché para esta conexión, para evitar la sobrecarga de análisis. El valor predeterminada, son 128 instrucciones.

    - uri (bool) – Si se establece en `True`, database es interpretada como una URI con la ruta de un archivo y una consulta de cadena de caracteres de modo opcional. La parte del esquema debe ser `"file:"`, y la ruta puede ser relativa o absoluta. La consulta permite pasar parámetros a SQLite, habilitando varias Como trabajar con URIs SQLite.

  Tipo del valor devuelto:

    Connection

  Lanza un auditing event `sqlite3.connect` con el argumento `database`.

  Lanza un auditing event `sqlite3.connect/handle` con el argumento `connection_handle`.

  Distinto en la versión 3.4: Added the uri parameter.

  Distinto en la versión 3.7: database ahora también puede ser un path-like object, no solo una cadena de caracteres.

  Distinto en la versión 3.10: Added the `sqlite3.connect/handle` auditing event.

sqlite3.complete_statement(statement)

  Retorna `True` si la cadena de caracteres statement pareciera contener uno o más sentencias SQL completas. No se realiza ninguna verificación o análisis sintáctico de ningún tipo, aparte de comprobar que no hay cadena de caracteres literales sin cerrar y que la sentencia se termine con un punto y coma.

  Por ejemplo:

      >>> sqlite3.complete_statement("SELECT foo FROM bar;")
      True
      >>> sqlite3.complete_statement("SELECT foo")
      False

  Esta función puede ser útil con entradas de línea de comando para determinar si los textos introducidos parecen formar una sentencia completa SQL, o si una entrada adicional se necesita antes de llamar a `execute()`.

sqlite3.enable_callback_tracebacks(flag, /)

  Habilita o deshabilita seguimiento de retrollamadas. Por defecto no se obtendrá ningún tracebacks en funciones aggregates, converters, autorizador de callbacks etc, definidas por el usuario. Si quieres depurarlas, se puede llamar esta función con flag establecida como `True`. Después se obtendrán tracebacks de los callbacks en `sys.stderr`. Usar `False` para deshabilitar la característica de nuevo.

  Registra una `unraisable hook handler` para una experiencia de depuración mejorada:

      >>> sqlite3.enable_callback_tracebacks(True)
      >>> con = sqlite3.connect(":memory:")
      >>> def evil_trace(stmt):
      ...     5/0
      >>> con.set_trace_callback(evil_trace)
      >>> def debug(unraisable):
      ...     print(f"{unraisable.exc_value!r} in callback {unraisable.object.__name__}")
      ...     print(f"Error message: {unraisable.err_msg}")
      >>> import sys
      >>> sys.unraisablehook = debug
      >>> cur = con.execute("SELECT 1")
      ZeroDivisionError('division by zero') in callback evil_trace
      Error message: None

sqlite3.register_adapter(type, adapter, /)

  Register an adapter callable to adapt the Python type type into an SQLite type. The adapter is called with a Python object of type type as its sole argument, and must return a value of a type that SQLite natively understands.

sqlite3.register_converter(typename, converter, /)

  Register the converter callable to convert SQLite objects of type typename into a Python object of a specific type. The converter is invoked for all SQLite values of type typename; it is passed a `bytes` object and should return an object of the desired Python type. Consult the parameter detect_types of `connect()` for information regarding how type detection works.

  Nota: typename y el nombre del tipo en tu consulta coinciden sin distinción entre mayúsculas y minúsculas.

### Constantes del módulo

sqlite3.PARSE_COLNAMES

  Pasa este valor de flag como parámetro detect_types de la `connect()` para buscar una función converter usando el nombre del tipo, analizado del nombre de la columna consultada, como la llave de diccionario del conversor. El nombre del tipo debe estar entre corchetes (`[]`).

      SELECT p as "p [point]" FROM test;  ! will look up converter "point"

  Esta flag puede ser combinada con `PARSE_DECLTYPES` usando el operador `|` (bitwise or) .

sqlite3.PARSE_DECLTYPES

  Pasa este valor de flag como parámetro detect_types de la `connect()` para buscar una función converter usando los tipos declarados para cada columna. Los tipos son declarados cuando la tabla de la base de datos se creó. `sqlite3` buscará una función converter usando la primera palabra del tipo declarado como la llave del diccionario conversor. Por ejemplo:

      CREATE TABLE test(
         i integer primary key,  ! will look up a converter named "integer"
         p point,                ! will look up a converter named "point"
         n number(10)            ! will look up a converter named "number"
       )

  Esta puede ser combinada con `PARSE_COLNAMES` usando el operador `|` (bitwise or).

sqlite3.SQLITE_OK
sqlite3.SQLITE_DENY
sqlite3.SQLITE_IGNORE

  Flags that should be returned by the authorizer_callback callable passed to `Connection.set_authorizer()`, to indicate whether:

  - Acceso es permitido (`SQLITE_OK`),

  - La sentencia SQL debería ser abortada con un error (`SQLITE_DENY`)

  - La columna debería ser tratada como un valor `NULL` (`SQLITE_IGNORE`)

sqlite3.apilevel

  Cadena de caracteres constante que indica el nivel DB-API soportado. Requerido por DB-API. Codificado de forma rígida en `"2.0"`.

sqlite3.paramstyle

  Cadena de caracteres que indica el tipo de formato del marcador de parámetros esperado por el módulo `sqlite3`. Requerido por DB-API. Codificado de forma rígida en `"qmark"`.

  Nota

  The `named` DB-API parameter style is also supported.

sqlite3.sqlite_version

  El número de versión de la librería SQLite en tiempo de ejecución, como una `cadena de caracteres`.

sqlite3.sqlite_version_info

  El número de versión de la librería SQLite en tiempo de ejecución, como una `tupla` de `enteros`.

sqlite3.threadsafety

  Constante de tipo entero requerida por la DB-API 2.0, la cual indica el nivel de seguridad de subproceso que `sqlite3` soporta. Este atributo se establece basándose en el modo de subprocesamiento por defecto con el que la biblioteca SQLite se compila. Los modos de subprocesamiento de SQLite son:

  1. Single-thread: En este modo, todos los mutexes son deshabilitados y no es seguro usar SQLite en más de un solo hilo a la vez.

  2. Multi-thread: En este modo, es seguro usar SQLite desde varios hilos dado que que ninguna conexión de base de datos sea usada simultáneamente en dos o más hilos.

  3. Serialized: En el modo serializado, es seguro usar SQLite por varios hilos sin restricción.

  Las asignaciones de los modos de subprocesos SQLite a los niveles de seguridad de subprocesos de DB-API 2.0 son las siguientes:

  Modo de subprocesamiento SQLite | threadsafety | SQLITE_THREADSAFE | Significado de DB-API 2.0
  --- | --- | --- | ---
  single-thread | 0 | 0 | Hilos no pueden compartir el módulo
  multi-thread | 1 | 2 | Hilos pueden compartir el módulo, pero no conexiones
  serialized | 3 | 1 | Hilos pueden compartir el módulo, conexiones y cursores

  Distinto en la versión 3.11: Establece threadsafety dinámicamente en vez de codificarlo rígidamente a `1`.

sqlite3.version

  El número de versión de este módulo, como una `cadena de caracteres`. Este no es la versión de la librería SQLite.

sqlite3.version_info

  El número de versión de este módulo, como una `tupla` de `enteros`. Este no es la versión de la librería SQLite.

### Objetos de conexión

class sqlite3.Connection

  Cada base de datos SQLite abierta es representada por un objeto `Connection`, el cual se crea usando `sqlite3.connect()`. Su objetivo principal es crear objetos `Cursor`, y Control transaccional.

  Ver también

  - Cómo utilizar los métodos de acceso directo de conexión

  - Como usar la conexión con un administrador de contexto

  Una conexión a una base de datos SQLite tiene los siguientes atributos y métodos:

  cursor(factory=Cursor)

    Create and return a `Cursor` object. The cursor method accepts a single optional parameter factory. If supplied, this must be a callable returning an instance of `Cursor` or its subclasses.

  blobopen(table, column, row, /, *, readonly=False, name='main')

    Abre una `Blob` para manejar un BLOB existente.

    Parámetros:

      - table (str) – El nombre de la tabla donde el blob está ubicado.

      - column (str) – El nombre de la columna donde el blob está ubicado.

      - row (str) – El nombre de la fila donde el blob está ubicado.

      - readonly (bool) – Se define como `True` si el blob deberá ser abierto sin permisos de escritura. El valor por defecto es `False`.

      - name (str) – El nombre de la base de datos donde el blob está ubicado. El valor por defecto es `"main"`.

    Muestra:

      OperationalError – Cuando se intenta abrir un blob en una tabla `WITHOUT ROWID`.

    Tipo del valor devuelto:

      Blob

    Nota

    El tamaño de un blob no puede ser cambiado usando la clase `Blob`. Usa la función de SQL `zeroblob` para crear un blob con un tamaño fijo.

    Nuevo en la versión 3.11.

  commit()

    Guarda cualquier transacción pendiente en la base de datos. Si no hay transacciones abiertas, este método es un no-op.

  rollback()

    Restaura a su comienzo, cualquier transacción pendiente. Si no hay transacciones abiertas, este método es un no-op.

  close()

    Cierra la conexión con la base de datos, y si hay alguna transacción pendiente, esta no será guardada; asegúrese de `commit()` antes de cerrar la conexión, para evitar perder los cambios realizados.

  execute(sql, parameters=(), /)

    Crea un nuevo objeto `Cursor` y llama `execute()` con los parámetros y el SQL dados. Retorna el nuevo objeto cursor.

  executemany(sql, parameters, /)

    Crea una nueva `Cursor` object and call `executemany()` con los parámetros y el SQL dados. Retorna el nuevo objeto cursor.

  executescript(sql_script, /)

    Crea una nueva `Cursor` object and call `executescript()` con el sql_script dado. Retorna el nuevo objeto cursor.

  create_function(name, narg, func, *, deterministic=False)

    Crea o elimina una función SQL definida por el usuario.

    Parámetros:

      - name (str) – El nombre de la función SQL.

      - narg (int) – El número de argumentos que la función SQL puede aceptar. Si es `-1`, podrá entonces recibir cualquier cantidad de argumentos.

      - func (callback | None) – A callable that is called when the SQL function is invoked. The callable must return a type natively supported by SQLite. Set to `None` to remove an existing SQL function.

      - deterministic (bool) – Si se establece `True`, la función SQL creada se marcará como determinista, lo cual permite a SQLite realizar optimizaciones adicionales.

    Muestra:

      NotSupportedError – Si deterministic se usa con versiones anteriores a SQLite 3.8.3.

    Distinto en la versión 3.8: Added the deterministic parameter.

    Ejemplo:

        >>> import hashlib
        >>> def md5sum(t):
        ...     return hashlib.md5(t).hexdigest()
        >>> con = sqlite3.connect(":memory:")
        >>> con.create_function("md5", 1, md5sum)
        >>> for row in con.execute("SELECT md5(?)", (b"foo",)):
        ...     print(row)
        ('acbd18db4cc2f85cedef654fccc4a4d8',)

  create_aggregate(name, n_arg, aggregate_class)

    Crea o elimina una función agregada SQL definida por el usuario.

    Parámetros:

      - name (str) – El nombre de la función agregada SQL.

      - n_arg (int) – El número de argumentos que la función agregada SQL puede aceptar. Si es `-1`, podrá entonces recibir cualquier cantidad de argumentos.

      - aggregate_class (class | None) – Una clase debe implementar los siguientes métodos: * `step()`: Adiciona una fila al aggregate. * `finalize()`: Retorna el resultado final del aggregate como un tipo soportado nativamente por SQLite. La cantidad de argumentos que el método `step()` puede aceptar, es controlado por n_arg. Establece `None` para eliminar una función agregada SQL existente.

    Ejemplo:

        class MySum:
            def __init__(self):
                self.count = 0

            def step(self, value):
                self.count += value

            def finalize(self):
                return self.count

        con = sqlite3.connect(":memory:")
        con.create_aggregate("mysum", 1, MySum)
        cur = con.execute("CREATE TABLE test(i)")
        cur.execute("INSERT INTO test(i) VALUES(1)")
        cur.execute("INSERT INTO test(i) VALUES(2)")
        cur.execute("SELECT mysum(i) FROM test")
        print(cur.fetchone()[0])

        con.close()

  create_window_function(name, num_params, aggregate_class, /)

    Crea o elimina una función agregada de ventana definida por el usuario.

    Parámetros:

      - name (str) – El nombre de la función agregada de ventana a ser creada o eliminada.

      - num_params (int) – La cantidad de argumentos que la función agregada de ventana SQL acepta. Si es `-1`, podrá entonces recibir cualquier cantidad de argumentos.

      - aggregate_class (class | None) – Una clase debe implementar los siguientes métodos: * `step()`: Agrega una fila a la ventana actual. * `value()`: Retorna el valor actual del aggregate . * `inverse()`: Elimina una fila de la ventana actual. * `finalize()`: Retorna el resultado final del aggregate como una un tipo soportado nativamente por SQLite. La cantidad de argumentos que los métodos `step()` y `value()` pueden aceptar son controlados por num_params. Establece `None` para eliminar una función agregada de ventana SQL.

    Muestra:

      NotSupportedError – Si es usado con una versión de SQLite inferior a 3.25.0, la cual no soporte funciones agregadas de ventana.

    Nuevo en la versión 3.11.

    Ejemplo:

        # Example taken from https://www.sqlite.org/windowfunctions.html#udfwinfunc
        class WindowSumInt:
            def __init__(self):
                self.count = 0

            def step(self, value):
                """Add a row to the current window."""
                self.count += value

            def value(self):
                """Return the current value of the aggregate."""
                return self.count

            def inverse(self, value):
                """Remove a row from the current window."""
                self.count -= value

            def finalize(self):
                """Return the final value of the aggregate.

                Any clean-up actions should be placed here.
                """
                return self.count

        con = sqlite3.connect(":memory:")
        cur = con.execute("CREATE TABLE test(x, y)")
        values = [
            ("a", 4),
            ("b", 5),
            ("c", 3),
            ("d", 8),
            ("e", 1),
        ]
        cur.executemany("INSERT INTO test VALUES(?, ?)", values)
        con.create_window_function("sumint", 1, WindowSumInt)
        cur.execute("""
            SELECT x, sumint(y) OVER (
                ORDER BY x ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING
            ) AS sum_y
            FROM test ORDER BY x
        """)
        print(cur.fetchall())

  create_collation(name, callable, /)

    Crea una colación nombrada name usando la función collating callable. A callable se le pasan dos argumentos `string`, y este debería retornar un `entero`:

    - `1` si el primero es ordenado más alto que el segundo

    - `-1` si el primero es ordenado más pequeño que el segundo

    - `0` si están ordenados de manera igual

    El siguiente ejemplo muestra una ordenación de colación inversa:

        def collate_reverse(string1, string2):
            if string1 == string2:
                return 0
            elif string1 < string2:
                return 1
            else:
                return -1

        con = sqlite3.connect(":memory:")
        con.create_collation("reverse", collate_reverse)

        cur = con.execute("CREATE TABLE test(x)")
        cur.executemany("INSERT INTO test(x) VALUES(?)", [("a",), ("b",)])
        cur.execute("SELECT x FROM test ORDER BY x COLLATE reverse")
        for row in cur:
            print(row)
        con.close()

    Elimina una función de colación al establecer el callable como `None`.

    Distinto en la versión 3.11: El nombre de la colación puede contener cualquier caracter Unicode. Anteriormente, solamente caracteres ASCII eran permitidos.

  interrupt()

    Call this method from a different thread to abort any queries that might be executing on the connection. Aborted queries will raise an `OperationalError`.

  set_authorizer(authorizer_callback)

    Register callable authorizer_callback to be invoked for each attempt to access a column of a table in the database. The callback should return one of `SQLITE_OK`, `SQLITE_DENY`, or `SQLITE_IGNORE` to signal how access to the column should be handled by the underlying SQLite library.

    El primer argumento del callback significa que tipo de operación será autorizada. El segundo y tercer argumento serán argumentos o `None` dependiendo del primer argumento. El cuarto argumento es el nombre de la base de datos («main», «temp», etc.) si aplica. El quinto argumento es el nombre del disparador más interno o vista que es responsable por los intentos de acceso o `None` si este intento de acceso es directo desde el código SQL de entrada.

    Por favor consulte la documentación de SQLite sobre los posibles valores para el primer argumento y el significado del segundo y tercer argumento dependiendo del primero. Todas las constantes necesarias están disponibles en el módulo `sqlite3`.

    Pasando `None` como authorizer_callback deshabilitará el autorizador.

    Distinto en la versión 3.11: Agregado soporte para deshabilitar el autorizador usando `None`.

  set_progress_handler(progress_handler, n)

    Register callable progress_handler to be invoked for every n instructions of the SQLite virtual machine. This is useful if you want to get called from SQLite during long-running operations, for example to update a GUI.

    Si se desea limpiar cualquier progress_handler instalado anteriormente, llame el método con `None` para progress_handler.

    Retornando un valor diferente a 0 de la función gestora terminará la actual consulta en ejecución y causará lanzar una excepción `OperationalError`.

  set_trace_callback(trace_callback)

    Register callable trace_callback to be invoked for each SQL statement that is actually executed by the SQLite backend.

    El único argumento pasado a la retrollamada es la declaración (como `str`) que se está ejecutando. El valor de retorno de la retrollamada es ignorado. Tenga en cuenta que el backend no solo ejecuta declaraciones pasadas a los métodos `Cursor.execute()`. Otras fuentes incluyen el transaction management del módulo `sqlite3` y la ejecución de disparadores definidos en la base de datos actual.

    Pasando `None` como trace_callback deshabilitará el trace callback.

    Nota

    Las excepciones que se producen en la llamada de retorno no se propagan. Como ayuda para el desarrollo y la depuración, utilice `enable_callback_tracebacks()` para habilitar la impresión de tracebacks de las excepciones que se producen en la llamada de retorno.

    Nuevo en la versión 3.3.

  enable_load_extension(enabled, /)

    Habilita el motor de SQLite para cargar extensiones SQLite de bibliotecas compartidas si enabled se establece como `True`; sino deshabilitará la carga de extensiones SQLite. Las extensiones SQLite pueden definir implementaciones de nuevas funciones, agregaciones, o tablas virtuales enteras. Una extensión bien conocida es fulltext-search distribuida con SQLite.

    Nota

    El módulo `sqlite3` no está construido con soporte de extensión cargable de forma predeterminada, porque algunas plataformas (especialmente macOS) tienen bibliotecas SQLite que se compilan sin esta función. Para obtener soporte para extensiones cargables, debe pasar la opción `--enable-loadable-sqlite-extensions` a configure.

    Lanza un auditing event `sqlite3.enable_load_extension` con los argumentos `connection`, `enabled`.

    Nuevo en la versión 3.2.

    Distinto en la versión 3.10: Agregado el evento de auditoría `sqlite3.enable_load_extension`.

        con.enable_load_extension(True)

        # Load the fulltext search extension
        con.execute("select load_extension('./fts3.so')")

        # alternatively you can load the extension using an API call:
        # con.load_extension("./fts3.so")

        # disable extension loading again
        con.enable_load_extension(False)

        # example from SQLite wiki
        con.execute("CREATE VIRTUAL TABLE recipe USING fts3(name, ingredients)")
        con.executescript("""
            INSERT INTO recipe (name, ingredients) VALUES('broccoli stew', 'broccoli peppers cheese tomatoes');
            INSERT INTO recipe (name, ingredients) VALUES('pumpkin stew', 'pumpkin onions garlic celery');
            INSERT INTO recipe (name, ingredients) VALUES('broccoli pie', 'broccoli cheese onions flour');
            INSERT INTO recipe (name, ingredients) VALUES('pumpkin pie', 'pumpkin sugar flour butter');
            """)
        for row in con.execute("SELECT rowid, name, ingredients FROM recipe WHERE name MATCH 'pie'"):
            print(row)

        con.close()

  load_extension(path, /)

    Carga una extensión SQLite de una biblioteca compartida ubicada en path. Se debe habilitar la carga de extensiones con `enable_load_extension()` antes de llamar este método.

    Lanza un auditing event `sqlite3.load_extension` con argumentos `connection`, `path`.

    Nuevo en la versión 3.2.

    Distinto en la versión 3.10: Agregado el evento de auditoría `sqlite3.load_extension`.

  iterdump()

    Retorna un iterator para volcar la base de datos en un texto de formato SQL. Es útil cuando guardamos una base de datos en memoria para una posterior restauración. Esta función provee las mismas capacidades que el comando `.dump` en el shell sqlite3.

    Ejemplo:

        # Convert file example.db to SQL dump file dump.sql
        con = sqlite3.connect('example.db')
        with open('dump.sql', 'w') as f:
            for line in con.iterdump():
                f.write('%s\n' % line)
        con.close()

    Ver también

    How to handle non-UTF-8 text encodings

  backup(target, *, pages=-1, progress=None, name='main', sleep=0.250)

    Crea una copia de seguridad de la base de datos SQLite.

    Funciona incluso si la base de datos está siendo accedida por otros clientes al mismo tiempo sobre la misma conexión.

    Parámetros:

      - target (Connection) – La conexión de la base de datos para guardar la copia de seguridad.

      - pages (int) – Cantidad de páginas que serán copiadas cada vez. Si es menor o igual a `0`, toda la base de datos será copiada en un solo paso. El valor por defecto es `-1`.

      - progress (callback | None) – If set to a callable, it is invoked with three integer arguments for every backup iteration: the status of the last iteration, the remaining number of pages still to be copied, and the total number of pages. Defaults to `None`.

      - name (str) – El nombre de la base de datos a ser guardada. O bien sea `"main"` (valor por defecto) para la base de datos main, `"temp"` para la base de datos temporal, o el nombre de una base de datos personalizada adjuntada usando la sentencia `ATTACH DATABASE`.

      - sleep (float) – Número de segundos a dormir entre sucesivos intentos para respaldar páginas restantes.

    Ejemplo 1, copiar una base de datos existente en otra:

        def progress(status, remaining, total):
            print(f'Copied {total-remaining} of {total} pages...')

        src = sqlite3.connect('example.db')
        dst = sqlite3.connect('backup.db')
        with dst:
            src.backup(dst, pages=1, progress=progress)
        dst.close()
        src.close()

    Ejemplo 2: copiar una base de datos existente en una copia transitoria:

        src = sqlite3.connect('example.db')
        dst = sqlite3.connect(':memory:')
        src.backup(dst)

    Nuevo en la versión 3.7.

    Ver también

    How to handle non-UTF-8 text encodings

  getlimit(category, /)

    Obtiene el límite de tiempo de ejecución de una conexión.

    Parámetros:

      category (int) – La SQLite limit category a ser consultada.

    Tipo del valor devuelto:

      int

    Muestra:

      ProgrammingError – Si category no se reconoce por las capas inferiores de la biblioteca SQLite.

    Ejemplo, consulta el tamaño máximo de una sentencia SQL para la `Connection` `con` (el valor por defecto es 1000000000):

        >>> con.getlimit(sqlite3.SQLITE_LIMIT_SQL_LENGTH)
        1000000000

    Nuevo en la versión 3.11.

  setlimit(category, limit, /)

    Set a connection runtime limit. Attempts to increase a limit above its hard upper bound are silently truncated to the hard upper bound. Regardless of whether or not the limit was changed, the prior value of the limit is returned.

    Parámetros:

      - category (int) – La SQLite limit category a ser establecido.

      - limit (int) – El valor del nuevo límite. Si es negativo, el límite actual no cambia.

    Tipo del valor devuelto:

      int

    Muestra:

      ProgrammingError – Si category no se reconoce por las capas inferiores de la biblioteca SQLite.

    Por ejemplo, limite el número de bases de datos adjuntas a 1 para la `Connection` `con` (el valor por defecto es 10):

        >>> con.setlimit(sqlite3.SQLITE_LIMIT_ATTACHED, 1)
        10
        >>> con.getlimit(sqlite3.SQLITE_LIMIT_ATTACHED)
        1

    Nuevo en la versión 3.11.

  serialize(*, name='main')

    Serializa la base de datos en un objeto `bytes`. Para un archivo ordinario de base de datos en disco, la serialización es solo una copia del archivo de disco. Para el caso de una base de datos en memoria o una base de datos «temp», la serialización es la misma secuencia de bytes que se escribiría en el disco si se hiciera una copia de seguridad de esa base de datos en el disco.

    Parámetros:

      name (str) – El nombre de la base de datos a ser serializada. El valor por defecto es `"main"`.

    Tipo del valor devuelto:

      bytes

    Nota

    Este método solo está disponible si las capas internas de la biblioteca SQLite tienen la API serialise.

    Nuevo en la versión 3.11.

  deserialize(data, /, *, name='main')

    Deserializa una base de datos `serializsda` en una clase `Connection`. Este método hace que la conexión de base de datos se desconecte de la base de datos name, y la abre nuevamente como una base de datos en memoria, basada en la serialización contenida en data.

    Parámetros:

      - data (bytes) – Una base de datos serializada.

      - name (str) – El nombre de la base de datos a ser deserializada. El valor por defecto es `"main"`.

    Muestra:

      - OperationalError – Si la conexión con la base de datos está actualmente involucrada en una transacción de lectura o una operación de copia de seguridad.

      - DatabaseError – Si data no contiene una base de datos SQLite válida.

      - OverflowError – Si `len(data)` es más grande que `2**63 - 1`.

    Nota

    Este método solo está disponible si las capas internas de la biblioteca SQLite tienen la API deserialize.

    Nuevo en la versión 3.11.

  in_transaction

    Este atributo de solo lectura corresponde al autocommit mode de SQLite de bajo nivel.

    `True` si una transacción está activa (existen cambios sin confirmar),``False`` en caso contrario.

    Nuevo en la versión 3.2.

  isolation_level

    Este atributo controla la transaction handling realizado por `sqlite3`. Si se establece como `None`, las transacciones nunca se abrirán implícitamente. Si se establece `"DEFERRED"`, `"IMMEDIATE"`, o `"EXCLUSIVE"`, correspondientes al SQLite transaction behaviour, de las capas inferiores, implícitamente se realiza transaction management.

    Si no se sobreescribe por el parámetro isolation_level de `connect()`, el valor predeterminado es `""`, que es un alias para `"DEFERRED"`.

  row_factory

    The initial `row_factory` for `Cursor` objects created from this connection. Assigning to this attribute does not affect the `row_factory` of existing cursors belonging to this connection, only new ones. Is `None` by default, meaning each row is returned as a `tuple`.

    See How to create and use row factories for more details.

  text_factory

    A callable that accepts a `bytes` parameter and returns a text representation of it. The callable is invoked for SQLite values with the `TEXT` data type. By default, this attribute is set to `str`.

    See How to handle non-UTF-8 text encodings for more details.

  total_changes

    Retorna el número total de filas de la base de datos que han sido modificadas, insertadas o borradas desde que la conexión a la base de datos fue abierta.

### Objetos cursor

> Un objeto `Cursor` representa un database cursor que se utiliza para ejecutar sentencias SQL y administrar el contexto de una operación de búsqueda. Los cursores son creados usando `Connection.cursor()`, o por usar alguno de los connection shortcut methods.

> Los objetos cursores son iterators, lo que significa que si `execute()` una consulta `SELECT`, simplemente podrás iterar sobre el cursor para obtener las filas resultantes:

>     for row in cur.execute("SELECT t FROM data"):
>         print(row)

class sqlite3.Cursor

  Una instancia `Cursor` tiene los siguientes atributos y métodos.

  execute(sql, parameters=(), /)

    Execute a single SQL statement, optionally binding Python values using placeholders.

    Parámetros:

      - sql (str) – A single SQL statement.

      - parameters (`dict` | sequence) – Python values to bind to placeholders in sql. A `dict` if named placeholders are used. A sequence if unnamed placeholders are used. See Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL.

    Muestra:

      ProgrammingError – If sql contains more than one SQL statement.

    Si el `isolation_level` no es `None`, y sql es una sentencia `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`, o `REPLACE`, y no hay transacciones abierta, entonces una transacción se abre implícitamente antes de ejecutar el sql.

    Use `executescript()` to execute multiple SQL statements.

  executemany(sql, parameters, /)

    For every item in parameters, repeatedly execute the parameterized DML SQL statement sql.

    Uses the same implicit transaction handling as `execute()`.

    Parámetros:

      - sql (str) – A single SQL DML statement.

      - parameters (iterable) – An iterable of parameters to bind with the placeholders in sql. See Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL.

    Muestra:

      ProgrammingError – If sql contains more than one SQL statement, or is not a DML statement.

    Ejemplo:

        rows = [
            ("row1",),
            ("row2",),
        ]
        # cur is an sqlite3.Cursor object
        cur.executemany("INSERT INTO data VALUES(?)", rows)

    Nota

    Any resulting rows are discarded, including DML statements with RETURNING clauses.

  executescript(sql_script, /)

    Ejecuta las sentencias SQL en sql_script. Si hay una transacción pendiente, primero se ejecuta una instrucción `COMMIT` implícitamente. No se realiza ningún otro control de transacción implícito; Cualquier control de transacción debe agregarse a sql_script.

    sql_script debe ser una instancia de `string`.

    Ejemplo:

        # cur is an sqlite3.Cursor object
        cur.executescript("""
            BEGIN;
            CREATE TABLE person(firstname, lastname, age);
            CREATE TABLE book(title, author, published);
            CREATE TABLE publisher(name, address);
            COMMIT;
        """)

  fetchone()

    If `row_factory` is `None`, return the next row query result set as a `tuple`. Else, pass it to the row factory and return its result. Return `None` if no more data is available.

  fetchmany(size=cursor.arraysize)

    Retorna el siguiente conjunto de filas del resultado de una consulta como una `list`. Una lista vacía será retornada cuando no hay más filas disponibles.

    El número de filas que se van a obtener por llamada se especifica mediante el parámetro size. Si size no es informado, entonces `arraysize` determinará el número de filas que se van a recuperar. Si hay menos filas size disponibles, se retornan tantas filas como estén disponibles.

    Nótese que hay consideraciones de desempeño involucradas con el parámetro size. Para un optimo desempeño, es usualmente mejor usar el atributo arraysize. Si el parámetro size es usado, entonces es mejor retener el mismo valor de una llamada `fetchmany()` a la siguiente.

  fetchall()

    Retorna todas las filas (restantes) de un resultado de consulta como `list`. Retorna una lista vacía si no hay filas disponibles. Tenga en cuenta que el atributo `arraysize` puede afectar al rendimiento de esta operación.

  close()

    Cierra el cursor ahora (en lugar que cuando `__del__` es llamado)

    El cursor no será usable de este punto en adelante; una excepción `ProgrammingError` será lanzada si se intenta cualquier operación con el cursor.

  setinputsizes(sizes, /)

    Requerido por la DB-API. No hace nada en `sqlite3`.

  setoutputsize(size, column=None, /)

    Requerido por la DB-API. No hace nada en `sqlite3`.

  arraysize

    Atributo de lectura/escritura que controla el número de filas retornadas por `fetchmany()`. El valor por defecto es 1, lo cual significa que una única fila será obtenida por llamada.

  connection

    Este atributo de solo lectura que provee la `Connection` de la base de datos SQLite pertenece al cursor. Un objeto `Cursor` creado llamando a `con.cursor()` tendrá un atributo `connection` que hace referencia a con:

        >>> con = sqlite3.connect(":memory:")
        >>> cur = con.cursor()
        >>> cur.connection == con
        True

  description

    Este atributo de solo lectura provee el nombre de las columnas de la última consulta. Para seguir siendo compatible con la API de base de datos de Python, retornará una tupla de 7 elementos para cada columna donde los últimos seis elementos de cada tupla son `Ninguno`.

    También es configurado para sentencias `SELECT` sin ninguna fila coincidente.

  lastrowid

    Atributo de solo lectura que proporciona el identificador de fila de la última insertada. Solo se actualiza después de que las sentencias `INSERT` o `REPLACE` hayan sido exitosas usando el método `execute()`. Para otras instrucciones, después de `executemany()` o `executescript()`, o si se produjo un error en la inserción, el valor de `lastrowid` se deja sin cambios. El valor inicial de `lastrowid` es `None`.

    Nota

    Las inserciones en tablas `WITHOUT ROWID` no se registran.

    Distinto en la versión 3.6: Se agregó soporte para sentencias `REPLACE`.

  rowcount

    Read-only attribute that provides the number of modified rows for `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`, and `REPLACE` statements; is `-1` for other statements, including CTE queries. It is only updated by the `execute()` and `executemany()` methods, after the statement has run to completion. This means that any resulting rows must be fetched in order for `rowcount` to be updated.

  row_factory

    Control how a row fetched from this `Cursor` is represented. If `None`, a row is represented as a `tuple`. Can be set to the included `sqlite3.Row`; or a callable that accepts two arguments, a `Cursor` object and the `tuple` of row values, and returns a custom object representing an SQLite row.

    Defaults to what `Connection.row_factory` was set to when the `Cursor` was created. Assigning to this attribute does not affect `Connection.row_factory` of the parent connection.

    See How to create and use row factories for more details.

### Objetos fila (Row)

class sqlite3.Row

  Una instancia de `Row` sirve como una instancia `row_factory` altamente optimizada para objetos `Connection`. Admite iteración, pruebas de igualdad, acceso a `len()` y mapping por nombre de columna e índice.

  Two `Row` objects compare equal if they have identical column names and values.

  See How to create and use row factories for more details.

  keys()

    Este método retorna una `list` con los nombre de columnas como `strings`. Inmediatamente después de una consulta, es el primer miembro de cada tupla en `Cursor.description`.

  Distinto en la versión 3.5: Agrega soporte para segmentación.

### Objetos fila (Row)

class sqlite3.Blob

  Nuevo en la versión 3.11.

  Una instancia `Blob` es un file-like object que puede leer y escribir datos en un SQLite BLOB. Llame a `len(blob)` para obtener el tamaño (número de bytes) del blob. Use índices y slices para obtener acceso directo a los datos del blob.

  Use `Blob` como context manager para asegurarse de que el identificador de blob se cierra después de su uso.

      con = sqlite3.connect(":memory:")
      con.execute("CREATE TABLE test(blob_col blob)")
      con.execute("INSERT INTO test(blob_col) VALUES(zeroblob(13))")

      # Write to our blob, using two write operations:
      with con.blobopen("test", "blob_col", 1) as blob:
          blob.write(b"hello, ")
          blob.write(b"world.")
          # Modify the first and last bytes of our blob
          blob[0] = ord("H")
          blob[-1] = ord("!")

      # Read the contents of our blob
      with con.blobopen("test", "blob_col", 1) as blob:
          greeting = blob.read()

      print(greeting)  # outputs "b'Hello, world!'"

  close()

    Cierra el blob.

    El cursor no será usable de este punto en adelante; una excepción `Error` (o subclase) será lanzada si se intenta cualquier operación con el cursor.

  read(length=-1, /)

    Leer bytes length de datos del blob en la posición de desplazamiento actual. Si se alcanza el final del blob, se devolverán los datos hasta EOF. Cuando length no se especifica, o es negativo, `read()` se leerá hasta el final del blob.

  write(data, /)

    Escriba data en el blob en el desplazamiento actual. Esta función no puede cambiar la longitud del blob. Escribir más allá del final del blob generará un `ValueError`.

  tell()

    Devolver la posición de acceso actual del blob.

  seek(offset, origin=os.SEEK_SET, /)

    Set the current access position of the blob to offset. The origin argument defaults to `os.SEEK_SET` (absolute blob positioning). Other values for origin are `os.SEEK_CUR` (seek relative to the current position) and `os.SEEK_END` (seek relative to the blob’s end).

### Objetos PrepareProtocol

class sqlite3.PrepareProtocol

  El único propósito del tipo PrepareProtocol es actuar como un protocolo de adaptación de estilo PEP 246 para objetos que pueden adapt themselves a native SQLite types.

### Excepciones

La jerarquía de excepciones está definida por DB-API 2.0 ( PEP 249).

exception sqlite3.Warning

  Esta excepción no se genera actualmente en el módulo `sqlite3`, pero puede ser provocada por aplicaciones que usan :mod:!sqlite3`, por ejemplo, si una función definida por el usuario trunca datos durante la inserción. `Warning` es una subclase de `Exception`.

exception sqlite3.Error

  La clase base de las otras excepciones de este módulo. Use esto para detectar todos los errores con una sola instrucción `except`.``Error`` is una subclase de `Exception`.

  Si la excepción se originó dentro de la biblioteca SQLite, se agregan los siguientes dos atributos a la excepción:

  sqlite_errorcode

    El código de error numérico de SQLite API

    Nuevo en la versión 3.11.

  sqlite_errorname

    El nombre simbólico del código de error numérico de SQLite API

    Nuevo en la versión 3.11.

exception sqlite3.InterfaceError

  Excepción lanzada por el uso indebido de la API de SQLite C de bajo nivel. En otras palabras, si se lanza esta excepción, probablemente indica un error en el módulo `sqlite3`. `InterfaceError` es una subclase de `Error`.

exception sqlite3.DatabaseError

  Excepción lanzada por errores relacionados con la base de datos. Esto sirve como excepción base para varios tipos de errores de base de datos. Solo se genera implícitamente a través de las subclases especializadas. `DatabaseError` es una subclase de `Error`.

exception sqlite3.DataError

  Excepción lanzada por errores causados por problemas con los datos procesados, como valores numéricos fuera de rango y cadenas de caracteres demasiado largas. `DataError` es una subclase de `DatabaseError`.

exception sqlite3.OperationalError

  Excepción lanzada por errores que están relacionados con el funcionamiento de la base de datos y no necesariamente bajo el control del programador. Por ejemplo, no se encuentra la ruta de la base de datos o no se pudo procesar una transacción. `OperationalError` es una subclase de `DatabaseError`.

exception sqlite3.IntegrityError

  Excepción lanzada cuando la integridad de la base de datos es afectada, por ejemplo la comprobación de una llave foránea falla. Es una subclase de `DatabaseError`.

exception sqlite3.InternalError

  Se genera una excepción cuando SQLite encuentra un error interno. Si se genera esto, puede indicar que hay un problema con la biblioteca SQLite en tiempo de ejecución. `InternalError` es una subclase de `DatabaseError`.

exception sqlite3.ProgrammingError

  Excepción lanzada por errores de programación de la API de `sqlite3`, por ejemplo, proporcionar el número incorrecto de enlaces a una consulta, o intentar operar en una `Connection` cerrada. `ProgrammingError` es una subclase de `DatabaseError`.

exception sqlite3.NotSupportedError

  Excepción lanzada en caso que la biblioteca SQLite subyacente no admita un método o una API de base de datos. Por ejemplo, establecer determinista como `Verdadero` en `create_function()`, si la biblioteca SQLite subyacente no admite funciones deterministic. `NotSupportedError` es una subclase de `DatabaseError`.

### SQLite y tipos de Python

SQLite soporta de forma nativa los siguientes tipos: `NULL`, `INTEGER`, `REAL`, `TEXT`, `BLOB`.

Los siguientes tipos de Python se pueden enviar a SQLite sin problema alguno:

Tipo de Python | Tipo de SQLite
--- | ---
`None` | `NULL`
`int` | `INTEGER`
`float` | `REAL`
`str` | `TEXT`
`bytes` | `BLOB`

De esta forma es como los tipos de SQLite son convertidos a tipos de Python por defecto:

Tipo de SQLite | Tipo de Python
--- | ---
`NULL` | `None`
`INTEGER` | `int`
`REAL` | `float`
`TEXT` | depende de `text_factory`, `str` por defecto
`BLOB` | `bytes`

El sistema de tipos del módulo `sqlite3` es extensible en dos formas: se puede almacenar tipos de Python adicionales en una base de datos SQLite vía a objetos adaptadores, y se puede permitir que `sqlite3` convierta tipos SQLite a diferentes tipos de Python vía converters.

### Adaptadores y convertidores por defecto

Hay adaptadores por defecto para los tipos date y datetime en el módulo datetime. Éstos serán enviados como fechas/marcas de tiempo ISO a SQLite.

Los convertidores por defecto están registrados bajo el nombre «date» para `datetime.date` y bajo el mismo nombre para «timestamp» para `datetime.datetime`.

De esta forma, se puede usar date/timestamps para Python sin ajuste adicional en la mayoría de los casos. El formato de los adaptadores también es compatible con las funciones experimentales de SQLite date/time.

El siguiente ejemplo demuestra esto.

    import sqlite3
    import datetime

    con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES|sqlite3.PARSE_COLNAMES)
    cur = con.cursor()
    cur.execute("create table test(d date, ts timestamp)")

    today = datetime.date.today()
    now = datetime.datetime.now()

    cur.execute("insert into test(d, ts) values (?, ?)", (today, now))
    cur.execute("select d, ts from test")
    row = cur.fetchone()
    print(today, "=>", row[0], type(row[0]))
    print(now, "=>", row[1], type(row[1]))

    cur.execute('select current_date as "d [date]", current_timestamp as "ts [timestamp]"')
    row = cur.fetchone()
    print("current_date", row[0], type(row[0]))
    print("current_timestamp", row[1], type(row[1]))

    con.close()

Si un timestamp almacenado en SQLite tiene una parte fraccional mayor a 6 números, este valor será truncado a precisión de microsegundos por el convertidor de timestamp.

Nota

El convertidor por defecto «timestamp» ignora las compensaciones UTC en la base de datos y siempre devuelve un objeto `datetime.datetime` naive. Para conservar las compensaciones UTC en las marcas de tiempo, deje los convertidores deshabilitados o registre un convertidor que reconozca la compensación con `register_converter()`.

## Guías prácticas

### Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL

SQL operations usually need to use values from Python variables. However, beware of using Python’s string operations to assemble queries, as they are vulnerable to SQL injection attacks. For example, an attacker can simply close the single quote and inject `OR TRUE` to select all rows:

    >>> # Never do this -- insecure!
    >>> symbol = input()
    ' OR TRUE; --
    >>> sql = "SELECT * FROM stocks WHERE symbol = '%s'" % symbol
    >>> print(sql)
    SELECT * FROM stocks WHERE symbol = '' OR TRUE; --'
    >>> cur.execute(sql)

Instead, use the DB-API’s parameter substitution. To insert a variable into a query string, use a placeholder in the string, and substitute the actual values into the query by providing them as a `tuple` of values to the second argument of the cursor’s `execute()` method.

An SQL statement may use one of two kinds of placeholders: question marks (qmark style) or named placeholders (named style). For the qmark style, parameters must be a sequence whose length must match the number of placeholders, or a `ProgrammingError` is raised. For the named style, parameters should be an instance of a `dict` (or a subclass), which must contain keys for all named parameters; any extra items are ignored. Here’s an example of both styles:

    con = sqlite3.connect(":memory:")
    cur = con.execute("CREATE TABLE lang(name, first_appeared)")

    # This is the named style used with executemany():
    data = (
        {"name": "C", "year": 1972},
        {"name": "Fortran", "year": 1957},
        {"name": "Python", "year": 1991},
        {"name": "Go", "year": 2009},
    )
    cur.executemany("INSERT INTO lang VALUES(:name, :year)", data)

    # This is the qmark style used in a SELECT query:
    params = (1972,)
    cur.execute("SELECT * FROM lang WHERE first_appeared = ?", params)
    print(cur.fetchall())

Nota

PEP 249 numeric placeholders are not supported. If used, they will be interpreted as named placeholders.

### Cómo adaptar tipos de Python personalizados a valores de SQLite

SQLite solo admite un conjunto limitado de tipos de datos de forma nativa. Para almacenar tipos personalizados de Python en bases de datos SQLite, adáptelos a uno de los tipos Python que SQLite entiende de forma nativa.

Hay dos formas de adaptar los objetos de Python a los tipos de SQLite: dejar que su objeto se adapte a sí mismo o usar un adapter callable. Este último prevalecerá sobre el primero. Para una biblioteca que exporta un tipo personalizado, puede tener sentido permitir que ese tipo se adapte. Como desarrollador de aplicaciones, puede tener más sentido tomar el control directo registrando funciones de adaptador personalizadas.

#### Cómo escribir objetos adaptables

Supongamos que tenemos una clase `Point` que representa un par de coordenadas, `x` e `y`, en un sistema de coordenadas cartesianas. El par de coordenadas se almacenará como una cadena de texto en la base de datos, utilizando un punto y coma para separar las coordenadas. Esto se puede implementar agregando un método `__conform__(self, protocol)` que retorna el valor adaptado. El objeto pasado a protocolo será de tipo `PrepareProtocol`.

    class Point:
        def __init__(self, x, y):
            self.x, self.y = x, y

        def __conform__(self, protocol):
            if protocol is sqlite3.PrepareProtocol:
                return f"{self.x};{self.y}"

    con = sqlite3.connect(":memory:")
    cur = con.cursor()

    cur.execute("SELECT ?", (Point(4.0, -3.2),))
    print(cur.fetchone()[0])

#### Como registrar un adaptador invocable

La otra posibilidad es crear una función que convierta el objeto Python a un tipo compatible de SQLite. Esta función puede de esta forma ser registrada usando un `register_adapter()`.

    class Point:
        def __init__(self, x, y):
            self.x, self.y = x, y

    def adapt_point(point):
        return f"{point.x};{point.y}"

    sqlite3.register_adapter(Point, adapt_point)

    con = sqlite3.connect(":memory:")
    cur = con.cursor()

    cur.execute("SELECT ?", (Point(1.0, 2.5),))
    print(cur.fetchone()[0])

### Como convertir valores SQLite a tipos de Python personalizados

Escribir un adaptador le permite convertir de tipos personalizados de Python a valores SQLite. Para poder convertir de valores SQLite a tipos personalizados de Python, usamos convertidores.

Regresemos a la clase `Point`. Almacenamos las coordenadas x y y separadas por punto y coma como una cadena de caracteres en SQLite.

Primero, se define una función de conversión que acepta la cadena de texto como un parámetro y construya un objeto `Point` de ahí.

Nota

Las funciones de conversión siempre son llamadas con un objeto `bytes`, no importa bajo qué tipo de dato se envió el valor a SQLite.

    def convert_point(s):
        x, y = map(float, s.split(b";"))
        return Point(x, y)

Ahora necesitamos decirle a `sqlite3` cuando debería convertir un valor dado SQLite. Esto se hace cuando se conecta a una base de datos, utilizando el parámetro detect_types de `connect()`. Hay tres opciones:

- Implícito: establece detect_types para que `PARSE_DECLTYPES`

- Explícito: establece detect_types para que `PARSE_COLNAMES`

- Ambos: establece detect_types para `sqlite3.PARSE_DECLTYPES | sqlite3.PARSE_COLNAMES`. Los nombres de columna tienen prioridad sobre los tipos declarados.

El siguiente ejemplo ilustra ambos enfoques:

    class Point:
        def __init__(self, x, y):
            self.x, self.y = x, y

        def __repr__(self):
            return f"Point({self.x}, {self.y})"

    def adapt_point(point):
        return f"{point.x};{point.y}"

    def convert_point(s):
        x, y = list(map(float, s.split(b";")))
        return Point(x, y)

    # Register the adapter and converter
    sqlite3.register_adapter(Point, adapt_point)
    sqlite3.register_converter("point", convert_point)

    # 1) Parse using declared types
    p = Point(4.0, -3.2)
    con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
    cur = con.execute("CREATE TABLE test(p point)")

    cur.execute("INSERT INTO test(p) VALUES(?)", (p,))
    cur.execute("SELECT p FROM test")
    print("with declared types:", cur.fetchone()[0])
    cur.close()
    con.close()

    # 2) Parse using column names
    con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_COLNAMES)
    cur = con.execute("CREATE TABLE test(p)")

    cur.execute("INSERT INTO test(p) VALUES(?)", (p,))
    cur.execute('SELECT p AS "p [point]" FROM test')
    print("with column names:", cur.fetchone()[0])

### Ejemplos para adaptadores y convertidores

En esta sección se muestran ejemplos para adaptadores y convertidores comunes.

    import datetime
    import sqlite3

    def adapt_date_iso(val):
        """Adapt datetime.date to ISO 8601 date."""
        return val.isoformat()

    def adapt_datetime_iso(val):
        """Adapt datetime.datetime to timezone-naive ISO 8601 date."""
        return val.isoformat()

    def adapt_datetime_epoch(val):
        """Adapt datetime.datetime to Unix timestamp."""
        return int(val.timestamp())

    sqlite3.register_adapter(datetime.date, adapt_date_iso)
    sqlite3.register_adapter(datetime.datetime, adapt_datetime_iso)
    sqlite3.register_adapter(datetime.datetime, adapt_datetime_epoch)

    def convert_date(val):
        """Convert ISO 8601 date to datetime.date object."""
        return datetime.date.fromisoformat(val.decode())

    def convert_datetime(val):
        """Convert ISO 8601 datetime to datetime.datetime object."""
        return datetime.datetime.fromisoformat(val.decode())

    def convert_timestamp(val):
        """Convert Unix epoch timestamp to datetime.datetime object."""
        return datetime.datetime.fromtimestamp(int(val))

    sqlite3.register_converter("date", convert_date)
    sqlite3.register_converter("datetime", convert_datetime)
    sqlite3.register_converter("timestamp", convert_timestamp)

### Cómo utilizar los métodos de acceso directo de conexión

Usando los métodos `execute()`, `executemany()`, y `executescript()` de la clase `Connection`, su código se puede escribir de manera más concisa porque no tiene que crear los (a menudo superfluo) objetos `Cursor` explícitamente. Por el contrario, los objetos `Cursor` son creados implícitamente y esos métodos de acceso directo retornarán objetos cursores. De esta forma, se puede ejecutar una sentencia `SELECT` e iterar sobre ella directamente usando un simple llamado sobre el objeto de clase `Connection`.

    # Create and fill the table.
    con = sqlite3.connect(":memory:")
    con.execute("CREATE TABLE lang(name, first_appeared)")
    data = [
        ("C++", 1985),
        ("Objective-C", 1984),
    ]
    con.executemany("INSERT INTO lang(name, first_appeared) VALUES(?, ?)", data)

    # Print the table contents
    for row in con.execute("SELECT name, first_appeared FROM lang"):
        print(row)

    print("I just deleted", con.execute("DELETE FROM lang").rowcount, "rows")

    # close() is not a shortcut method and it's not called automatically;
    # the connection object should be closed manually
    con.close()

### Como usar la conexión con un administrador de contexto

Un objeto `Connection` se puede utilizar como un administrador de contexto que confirma o revierte automáticamente las transacciones abiertas al salir del administrador de contexto. Si el cuerpo de `with` termina con una excepción, la transacción es confirmada. Si la confirmación falla, o si el cuerpo del `with` lanza una excepción que no es capturada, la transacción se revierte.

Si no hay una transacción abierta al salir del cuerpo de la declaración `with`, el administrador de contexto no funciona.

Nota

The context manager neither implicitly opens a new transaction nor closes the connection. If you need a closing context manager, consider using `contextlib.closing()`.

    con = sqlite3.connect(":memory:")
    con.execute("CREATE TABLE lang(id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR UNIQUE)")

    # Successful, con.commit() is called automatically afterwards
    with con:
        con.execute("INSERT INTO lang(name) VALUES(?)", ("Python",))

    # con.rollback() is called after the with block finishes with an exception,
    # the exception is still raised and must be caught
    try:
        with con:
            con.execute("INSERT INTO lang(name) VALUES(?)", ("Python",))
    except sqlite3.IntegrityError:
        print("couldn't add Python twice")

    # Connection object used as context manager only commits or rollbacks transactions,
    # so the connection object should be closed manually
    con.close()

### Como trabajar con URIs SQLite

Algunos trucos útiles de URI incluyen:

- Abra una base de datos en modo de solo lectura:

    >>> con = sqlite3.connect("file:tutorial.db?mode=ro", uri=True)
    >>> con.execute("CREATE TABLE readonly(data)")
    Traceback (most recent call last):
    OperationalError: attempt to write a readonly database

- No cree implícitamente un nuevo archivo de base de datos si aún no existe; esto lanzará un `OperationalError` si no puede crear un nuevo archivo:

    >>> con = sqlite3.connect("file:nosuchdb.db?mode=rw", uri=True)
    Traceback (most recent call last):
    OperationalError: unable to open database file

- Crea un nombre compartido sobre una base de datos en memoria:

    db = "file:mem1?mode=memory&cache=shared"
    con1 = sqlite3.connect(db, uri=True)
    con2 = sqlite3.connect(db, uri=True)
    with con1:
        con1.execute("CREATE TABLE shared(data)")
        con1.execute("INSERT INTO shared VALUES(28)")
    res = con2.execute("SELECT data FROM shared")
    assert res.fetchone() == (28,)

Más información sobre esta característica, incluyendo una lista de opciones reconocidas, pueden encontrarse en SQLite URI documentation.

### How to create and use row factories

By default, `sqlite3` represents each row as a `tuple`. If a `tuple` does not suit your needs, you can use the `sqlite3.Row` class or a custom `row_factory`.

While `row_factory` exists as an attribute both on the `Cursor` and the `Connection`, it is recommended to set `Connection.row_factory`, so all cursors created from the connection will use the same row factory.

`Row` provides indexed and case-insensitive named access to columns, with minimal memory overhead and performance impact over a `tuple`. To use `Row` as a row factory, assign it to the `row_factory` attribute:

    >>> con = sqlite3.connect(":memory:")
    >>> con.row_factory = sqlite3.Row

Queries now return `Row` objects:

    >>> res = con.execute("SELECT 'Earth' AS name, 6378 AS radius")
    >>> row = res.fetchone()
    >>> row.keys()
    ['name', 'radius']
    >>> row[0]         # Access by index.
    'Earth'
    >>> row["name"]    # Access by name.
    'Earth'
    >>> row["RADIUS"]  # Column names are case-insensitive.
    6378

Nota

The `FROM` clause can be omitted in the `SELECT` statement, as in the above example. In such cases, SQLite returns a single row with columns defined by expressions, e.g. literals, with the given aliases `expr AS alias`.

You can create a custom `row_factory` that returns each row as a `dict`, with column names mapped to values:

    def dict_factory(cursor, row):
        fields = [column[0] for column in cursor.description]
        return {key: value for key, value in zip(fields, row)}

Using it, queries now return a `dict` instead of a `tuple`:

    >>> con = sqlite3.connect(":memory:")
    >>> con.row_factory = dict_factory
    >>> for row in con.execute("SELECT 1 AS a, 2 AS b"):
    ...     print(row)
    {'a': 1, 'b': 2}

The following row factory returns a named tuple:

    from collections import namedtuple

    def namedtuple_factory(cursor, row):
        fields = [column[0] for column in cursor.description]
        cls = namedtuple("Row", fields)
        return cls._make(row)

`namedtuple_factory()` can be used as follows:

    >>> con = sqlite3.connect(":memory:")
    >>> con.row_factory = namedtuple_factory
    >>> cur = con.execute("SELECT 1 AS a, 2 AS b")
    >>> row = cur.fetchone()
    >>> row
    Row(a=1, b=2)
    >>> row[0]  # Indexed access.
    1
    >>> row.b   # Attribute access.
    2

With some adjustments, the above recipe can be adapted to use a `dataclass`, or any other custom class, instead of a `namedtuple`.

### How to handle non-UTF-8 text encodings

By default, `sqlite3` uses `str` to adapt SQLite values with the `TEXT` data type. This works well for UTF-8 encoded text, but it might fail for other encodings and invalid UTF-8. You can use a custom `text_factory` to handle such cases.

Because of SQLite’s flexible typing, it is not uncommon to encounter table columns with the `TEXT` data type containing non-UTF-8 encodings, or even arbitrary data. To demonstrate, let’s assume we have a database with ISO-8859-2 (Latin-2) encoded text, for example a table of Czech-English dictionary entries. Assuming we now have a `Connection` instance `con` connected to this database, we can decode the Latin-2 encoded text using this `text_factory`:

    con.text_factory = lambda data: str(data, encoding="latin2")

For invalid UTF-8 or arbitrary data in stored in `TEXT` table columns, you can use the following technique, borrowed from the CÓMO (HOWTO) Unicode:

    con.text_factory = lambda data: str(data, errors="surrogateescape")

Nota

The `sqlite3` module API does not support strings containing surrogates.

Ver también

CÓMO (HOWTO) Unicode

## Explicación

### Control transaccional

El `sqlite3` no cumple con el manejo de transacciones recomendado por PEP 249.

Si el atributo de conexión `isolation_level` no es `None`, las nuevas transacciones se abrirán implícitamente antes de `execute()` y `executemany()` ejecutará sentencias `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` o `REPLACE`; para otras sentencias, no se realiza ningún manejo de transacción implícito. Utilice los métodos `commit()` y `rollback()` para confirmar y deshacer respectivamente las transacciones pendientes. Puede elegir el SQLite transaction behaviour subyacente, es decir, si y qué tipo de declaraciones `BEGIN` `sqlite3` se ejecutarán implícitamente, a través del atributo `isolation_level`.

Si `isolation_level` se establece como `None`, no se abre ninguna transacción implícitamente. Esto deja la biblioteca SQLite subyacente en autocommit mode, pero también permite que el usuario realice su propio manejo de transacciones usando declaraciones SQL explícitas. El modo de confirmación automática de la biblioteca SQLite subyacente se puede consultar mediante el atributo `in_transaction`.

El método `executescript()` guarda implícitamente cualquier transacción pendiente antes de la ejecución del script SQL dado, independientemente del valor de `isolation_level`.

Distinto en la versión 3.6: `sqlite3` solía realizar commit en transacciones implícitamente antes de sentencias DDL. Este ya no es el caso.