# `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 3.15.2 o una versión más reciente.

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.

Primero, necesitamos crear una nueva base de datos y abrir una conexión de base de datos para permitir que `sqlite3` trabaje con ella. Llamamos a `sqlite3.connect()` para crear una conexión a la base de datos `tutorial.db` en el directorio de trabajo actual, creándola implícitamente si no existe:

    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 ver que la tabla ha sido creada, ya que la consulta devuelve un `tuple` que contiene el nombre de la tabla. Si consultamos `sqlite_master` para una tabla inexistente `spam`, `res.fetchone()` devolverá `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
    >>> new_con.close()

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

  - Cómo crear y utilizar fábricas de filas

- 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, *, autocommit=sqlite3.LEGACY_TRANSACTION_CONTROL)

  Abre una conexión con una base de datos SQLite.

  Parámetros:

    - database (path-like object) – La ruta al archivo de base de datos que se va a abrir. Puede pasar `":memory:"` para crear un SQLite database existing only in memory y abrir una conexión con él.

    - timeout (float) – Cuántos segundos debe esperar la conexión antes de generar un `OperationalError` cuando una tabla está bloqueada. Si otra conexión abre una transacción para modificar una tabla, esa tabla se bloqueará hasta que se confirme la transacción. El valor predeterminado es cinco segundos.

    - detect_types (int) – Control whether and how data types not natively supported by SQLite are looked up to be converted to Python types, using the converters registered with `register_converter()`. Set it to any combination (using `|`, bitwise or) of `PARSE_DECLTYPES` and `PARSE_COLNAMES` to enable this. Column names takes precedence over declared types if both flags are set. By default (`0`), type detection is disabled.

    - isolation_level (str | None) – Controla el comportamiento de manejo de transacciones heredadas. Consulta `Connection.isolation_level` y Control de transacciones mediante el atributo isolation_level para obtener más información. Puede ser `"DEFERRED"` (predeterminado), `"EXCLUSIVE"` o `"IMMEDIATE"`; o `None` para deshabilitar la apertura de transacciones de manera implícita. No tiene efecto a menos que `Connection.autocommit` se configure en `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL` (predeterminado).

    - check_same_thread (bool) – Si es `True` (predeterminado), se generará `ProgrammingError` si la conexión de la base de datos la utiliza un subproceso distinto del que la creó. Si es `False`, se puede acceder a la conexión en varios subprocesos; es posible que el usuario deba serializar las operaciones de escritura para evitar la corrupción de datos. Consulte `threadsafety` para obtener más información.

    - 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.

    - autocommit (bool) – Controla el comportamiento de manejo de transacciones de PEP 249. Consulta `Connection.autocommit` y Control de transacciones mediante el atributo autocommit para obtener más información. autocommit tiene como valor predeterminado `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL`. El valor predeterminado cambiará a `False` en una futura versión de Python.

  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: Se agregó el parámetro uri.

  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: Se agregó el evento de auditoría `sqlite3.connect/handle`.

  Distinto en la versión 3.12: Se agregó el parámetro autocommit.

  Distinto en la versión 3.13: El uso posicional de los parámetros timeout, detect_types, isolation_level, check_same_thread, factory, cached_statements y uri está obsoleto. Se convertirán en parámetros de solo palabras clave en Python 3.15.

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()`.

  Consulte `runsource()` en Lib/sqlite3/__main__.py para uso en el mundo real.

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.

  Nota

  Los errores en las devoluciones de llamadas de funciones definidas por el usuario se registran como excepciones que no se pueden generar. Utilice un `unraisable hook handler` para la introspección de la devolución de llamada fallida.

sqlite3.register_adapter(type, adapter, /)

  Registre un adapter callable para adaptar el tipo Python type a un tipo SQLite. El adaptador se llama con un objeto Python de tipo type como único argumento y debe devolver un valor type that SQLite natively understands.

sqlite3.register_converter(typename, converter, /)

  Registre converter callable para convertir objetos SQLite de tipo typename en un objeto Python de un tipo específico. El convertidor se invoca para todos los valores SQLite de tipo typename; se le pasa un objeto `bytes` y debe devolver un objeto del tipo Python deseado. Consulte el parámetro detect_types de `connect()` para obtener información sobre cómo funciona la detección de tipos.

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

### Constantes del módulo

sqlite3.LEGACY_TRANSACTION_CONTROL

  Establezca `autocommit` en esta constante para seleccionar el comportamiento de control de transacciones de estilo antiguo (anterior a Python 3.12). Consulte Control de transacciones mediante el atributo isolation_level para obtener más información.

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).

  Nota

  Generated fields (for example `MAX(p)`) are returned as `str`. Use `PARSE_COLNAMES` to enforce types for such queries.

sqlite3.PARSE_COLNAMES

  Pass this flag value to the detect_types parameter of `connect()` to look up a converter function by using the type name, parsed from the query column name, as the converter dictionary key. The query column name must be wrapped in double quotes (`"`) and the type name must be wrapped in square brackets (`[]`).

      SELECT MAX(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.SQLITE_OK
sqlite3.SQLITE_DENY
sqlite3.SQLITE_IGNORE

  Banderas que debe devolver el authorizer_callback que callable pasa a `Connection.set_authorizer()`, para indicar si:

  - 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

  También se admite el estilo de parámetro `named` DB-API.

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.

  Deprecated since version 3.12, will be removed in version 3.14: Esta constante solía reflejar el número de versión del paquete `pysqlite`, una biblioteca de terceros que solía incluir cambios en `sqlite3`. Hoy en día, no tiene significado ni valor práctico.

sqlite3.version_info

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

  Deprecated since version 3.12, will be removed in version 3.14: Esta constante solía reflejar el número de versión del paquete `pysqlite`, una biblioteca de terceros que solía incluir cambios en `sqlite3`. Hoy en día, no tiene significado ni valor práctico.

sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_DEFENSIVE
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_DQS_DDL
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_DQS_DML
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_FKEY
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_FTS3_TOKENIZER
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_LOAD_EXTENSION
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_QPSG
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_TRIGGER
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_ENABLE_VIEW
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_LEGACY_ALTER_TABLE
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_LEGACY_FILE_FORMAT
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_NO_CKPT_ON_CLOSE
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_RESET_DATABASE
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_TRIGGER_EQP
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_TRUSTED_SCHEMA
sqlite3.SQLITE_DBCONFIG_WRITABLE_SCHEMA

  Estas constantes se utilizan para los métodos `Connection.setconfig()` y `getconfig()`.

  La disponibilidad de estas constantes varía según la versión de SQLite con la que se compiló Python.

  Added in version 3.12.

  Ver también

  https://www.sqlite.org/c3ref/c_dbconfig_defensive.html

    Documentación de SQLite: Opciones de configuración de la conexión a la base de datos

### 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

  Distinto en la versión 3.13: Se emite un `ResourceWarning` si no se llama a `close()` antes de eliminar un objeto `Connection`.

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

  cursor(factory=Cursor)

    Crea y devuelve un objeto `Cursor`. El método del cursor acepta un único parámetro opcional, factory. Si se proporciona, debe ser un callable que devuelva una instancia de `Cursor` o sus subclases.

  blobopen(table, column, rowid, /, *, 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.

      - rowid (int) – The row id where the blob is located.

      - 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.

    Added in version 3.11.

  commit()

    Confirma cualquier transacción pendiente en la base de datos. Si `autocommit` es `True` o no hay ninguna transacción abierta, este método no hace nada. Si `autocommit` es `False`, se abre implícitamente una nueva transacción si se confirmó una transacción pendiente con este método.

  rollback()

    Revertir al inicio de cualquier transacción pendiente. Si `autocommit` es `True` o no hay ninguna transacción abierta, este método no hace nada. Si `autocommit` es `False`, se abre implícitamente una nueva transacción si se revirtió una transacción pendiente con este método.

  close()

    Cierre la conexión a la base de datos. Si `autocommit` es `False`, cualquier transacción pendiente se revierte implícitamente. Si `autocommit` es `True` o `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL`, no se ejecuta ningún control de transacción implícito. Asegúrese de ejecutar `commit()` antes de cerrar para evitar perder los cambios pendientes.

  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) – Un callable que se llama cuando se invoca la función SQL. El invocable debe devolver a type natively supported by SQLite. Establézcalo en `None` para eliminar una función SQL existente.

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

    Distinto en la versión 3.8: Se agregó el parámetro deterministic.

    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',)
        >>> con.close()

    Distinto en la versión 3.13: El uso de name, narg y func como argumentos de palabras clave ya no es recomendable. Estos parámetros pasarán a ser solo posicionales en Python 3.15.

  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()

    Distinto en la versión 3.13: El uso de name, n_arg y aggregate_class como argumentos de palabras clave ya no es recomendable. Estos parámetros pasarán a ser solo posicionales en Python 3.15.

  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.

    Added in version 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())
        con.close()

  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()

    Llame a este método desde un subproceso diferente para cancelar cualquier consulta que pueda estar ejecutándose en la conexión. Las consultas canceladas generarán un error `OperationalError`.

  set_authorizer(authorizer_callback)

    Registre callable authorizer_callback para que se invoque cada vez que se intente acceder a una columna de una tabla en la base de datos. La devolución de llamada debe devolver uno de los siguientes: `SQLITE_OK`, `SQLITE_DENY` o `SQLITE_IGNORE` para indicar cómo debe gestionar la biblioteca SQLite subyacente el acceso a la columna.

    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`.

    Distinto en la versión 3.13: El uso de authorizer_callback como argumento de palabra clave ya no es recomendable. El parámetro pasará a ser solo posicional en Python 3.15.

  set_progress_handler(progress_handler, n)

    Registre callable progress_handler para que se invoque para cada instrucción n de la máquina virtual SQLite. Esto es útil si desea recibir llamadas de SQLite durante operaciones de larga duración, por ejemplo, para actualizar una GUI.

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

    Si se devuelve un valor distinto de cero desde la función del controlador, se finalizará la consulta que se está ejecutando actualmente y se generará una excepción `DatabaseError`.

    Distinto en la versión 3.13: El uso de progress_handler como argumento de palabra clave ya no es recomendable. El parámetro pasará a ser solo posicional en Python 3.15.

  set_trace_callback(trace_callback)

    Registre callable trace_callback para que se invoque para cada declaración SQL que realmente ejecute el backend de SQLite.

    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.

    Added in version 3.3.

    Distinto en la versión 3.13: El uso de trace_callback como argumento de palabra clave ya no es recomendable. El parámetro pasará a ser solo posicional en Python 3.15.

  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`.

    Added in version 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)

  load_extension(path, /, *, entrypoint=None)

    Cargue una extensión SQLite desde una biblioteca compartida. Habilite la carga de extensiones con `enable_load_extension()` antes de llamar a este método.

    Parámetros:

      - path (str) – La ruta a la extensión SQLite.

      - entrypoint (str | None) – Nombre del punto de entrada. Si es `None` (el valor predeterminado), SQLite creará un nombre de punto de entrada propio; consulte la documentación de SQLite Loading an Extension para obtener más detalles.

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

    Added in version 3.2.

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

    Distinto en la versión 3.12: Se agregó el parámetro entrypoint.

  iterdump(*, filter=None)

    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.

    Parámetros:

      filter (str | None) – Un patrón `LIKE` opcional para volcar objetos de la base de datos, p. ej., `prefix_%`. Si se usa `None` (el valor predeterminado), se incluirán todos los objetos de la base de datos.

    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

    Cómo manejar codificaciones de texto que no sean UTF-8

    Distinto en la versión 3.13: Se agregó el parámetro filter.

  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) – Si se configura en callable, se invoca con tres argumentos enteros para cada iteración de copia de seguridad: el status de la última iteración, el remaining número de páginas que aún se deben copiar y el total número de páginas. El valor predeterminado es `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)
        dst.close()
        src.close()

    Added in version 3.7.

    Ver también

    Cómo manejar codificaciones de texto que no sean UTF-8

  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

    Added in version 3.11.

  setlimit(category, limit, /)

    Establezca un límite de tiempo de ejecución de la conexión. Los intentos de aumentar un límite por encima de su límite superior estricto se truncan de forma silenciosa hasta el límite superior estricto. Independientemente de si se modificó o no el límite, se devuelve el valor anterior del límite.

    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

    Added in version 3.11.

  getconfig(op, /)

    Consultar una opción de configuración de conexión booleana.

    Parámetros:

      op (int) – Un SQLITE_DBCONFIG code.

    Tipo del valor devuelto:

      bool

    Added in version 3.12.

  setconfig(op, enable=True, /)

    Establezca una opción de configuración de conexión booleana.

    Parámetros:

      - op (int) – Un SQLITE_DBCONFIG code.

      - enable (bool) – `True` si la opción de configuración debe estar habilitada (predeterminado); `False` si debe estar deshabilitada.

    Added in version 3.12.

  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.

    Added in version 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.

    Added in version 3.11.

  autocommit

    Este atributo controla el comportamiento de las transacciones conforme a PEP 249. `autocommit` tiene tres valores permitidos:

    - `False`: Seleccione un comportamiento de transacción compatible con PEP 249, lo que implica que `sqlite3` garantiza que una transacción esté siempre abierta. Utilice `commit()` y `rollback()` para cerrar transacciones.

      Este es el valor recomendado de `autocommit`.

    - `True`: Utilice autocommit mode de SQLite. `commit()` y `rollback()` no tienen efecto en este modo.

    - `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL`: Control de transacciones anterior a Python 3.12 (no compatible con PEP 249). Consulte `isolation_level` para obtener más detalles.

      Este es actualmente el valor predeterminado de `autocommit`.

    Cambiar `autocommit` a `False` abrirá una nueva transacción y cambiarlo a `True` confirmará cualquier transacción pendiente.

    Consulte Control de transacciones mediante el atributo autocommit para obtener más detalles.

    Nota

    El atributo `isolation_level` no tiene efecto a menos que `autocommit` sea `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL`.

    Added in version 3.12.

  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.

    Added in version 3.2.

  isolation_level

    Controla el legacy transaction handling mode de `sqlite3`. Si se configura en `None`, las transacciones nunca se abren de forma implícita. Si se configura en uno de los valores `"DEFERRED"`, `"IMMEDIATE"` o `"EXCLUSIVE"`, correspondiente al SQLite transaction behaviour subyacente, se ejecuta implicit transaction management.

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

    Nota

    Se recomienda utilizar `autocommit` para controlar el manejo de transacciones en lugar de `isolation_level`. `isolation_level` no tiene efecto a menos que `autocommit` se configure en `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL` (el valor predeterminado).

  row_factory

    El `row_factory` inicial para los objetos `Cursor` creados a partir de esta conexión. La asignación a este atributo no afecta al `row_factory` de los cursores existentes que pertenecen a esta conexión, solo a los nuevos. Es `None` de forma predeterminada, lo que significa que cada fila se devuelve como `tuple`.

    Consulte Cómo crear y utilizar fábricas de filas para obtener más detalles.

  text_factory

    Un callable que acepta un parámetro `bytes` y devuelve una representación de texto del mismo. El objeto invocable se invoca para valores SQLite con el tipo de datos `TEXT`. De manera predeterminada, este atributo está configurado en `str`.

    Consulte Cómo manejar codificaciones de texto que no sean UTF-8 para obtener más detalles.

  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=(), /)

    Ejecuta una única declaración SQL, vinculando opcionalmente valores de Python mediante placeholders.

    Parámetros:

      - sql (str) – Una sola declaración SQL.

      - parameters (`dict` | sequence) – Valores de Python para vincular a marcadores de posición en sql. Un `dict` si se utilizan marcadores de posición con nombre. Un sequence si se utilizan marcadores de posición sin nombre. Consulte Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL.

    Muestra:

      ProgrammingError – Si sql contiene más de una declaración SQL.

    Si `autocommit` es `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL`, `isolation_level` no es `None`, sql es una declaración `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` o `REPLACE` y no hay ninguna transacción abierta, se abre implícitamente una transacción antes de ejecutar sql.

    Deprecated since version 3.12, will be removed in version 3.14: Se emite `DeprecationWarning` si se utilizan named placeholders y parameters es una secuencia en lugar de `dict`. A partir de Python 3.14, se emitirá `ProgrammingError` en su lugar.

    Utilice `executescript()` para ejecutar múltiples declaraciones SQL.

  executemany(sql, parameters, /)

    Para cada elemento en parameters, ejecute repetidamente la instrucción SQL parameterized DML sql.

    Utiliza el mismo manejo de transacciones implícitas que `execute()`.

    Parámetros:

      - sql (str) – Una sola declaración DML de SQL.

      - parameters (iterable) – Un iterable de parámetros para vincular con los marcadores de posición en sql. Consulte Cómo usar marcadores de posición para vincular valores en consultas SQL.

    Muestra:

      ProgrammingError – Si sql contiene más de una declaración SQL o no es una declaración DML.

    Ejemplo:

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

    Nota

    Se descartan todas las filas resultantes, incluidas las declaraciones DML con RETURNING clauses.

    Deprecated since version 3.12, will be removed in version 3.14: Se emite `DeprecationWarning` si se utilizan named placeholders y los elementos en parameters son secuencias en lugar de `dict`. A partir de Python 3.14, se emitirá `ProgrammingError` en su lugar.

  executescript(sql_script, /)

    Ejecute las sentencias SQL en sql_script. Si `autocommit` es `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL` y hay una transacción pendiente, primero se ejecuta una sentencia `COMMIT` implícita. 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()

    Si `row_factory` es `None`, devuelve el siguiente conjunto de resultados de consulta de fila como `tuple`. De lo contrario, páselo a la fábrica de filas y devuelve su resultado. Devuelve `None` si no hay más datos disponibles.

  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.

    Distinto en la versión 3.13.8: Negative size values are rejected by raising `ValueError`.

  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.

    Distinto en la versión 3.13.8: Negative values are rejected by raising `ValueError`.

  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
        >>> con.close()

  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

    Atributo de solo lectura que proporciona la cantidad de filas modificadas para las instrucciones `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` y `REPLACE`; es `-1` para otras instrucciones, incluidas las consultas CTE (Common Table Expression) . Solo se actualiza mediante los métodos `execute()` y `executemany()`, después de que la instrucción se haya ejecutado hasta su finalización. Esto significa que se deben obtener todas las filas resultantes para que se actualice `rowcount`.

  row_factory

    Controla cómo se representa una fila obtenida de este `Cursor`. Si es `None`, una fila se representa como `tuple`. Se puede configurar como `sqlite3.Row` incluido; o como callable que acepta dos argumentos, un objeto `Cursor` y el `tuple` de valores de fila, y devuelve un objeto personalizado que representa una fila de SQLite.

    El valor predeterminado es el valor que se estableció en `Connection.row_factory` cuando se creó `Cursor`. La asignación a este atributo no afecta a `Connection.row_factory` de la conexión principal.

    Consulte Cómo crear y utilizar fábricas de filas para obtener más detalles.

### 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.

  Dos objetos `Row` se consideran iguales si tienen nombres de columna y valores idénticos.

  Consulte Cómo crear y utilizar fábricas de filas para obtener más detalles.

  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

  Added in version 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!'"
      con.close()

  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, /)

    Establezca la posición de acceso actual del blob en offset. El argumento origin tiene como valor predeterminado `os.SEEK_SET` (posición absoluta del blob). Otros valores para origin son `os.SEEK_CUR` (búsqueda relativa a la posición actual) y `os.SEEK_END` (búsqueda relativa al final del blob).

### 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

    Added in version 3.11.

  sqlite_errorname

    El nombre simbólico del código de error numérico de SQLite API

    Added in version 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 predeterminados (en desuso)

Nota

Los adaptadores y convertidores predeterminados están obsoletos a partir de Python 3.12. En su lugar, utilice Ejemplos para adaptadores y convertidores y adáptelos a sus necesidades.

Los adaptadores y convertidores predeterminados obsoletos consisten en:

- Un adaptador para objetos `datetime.date` a `strings` en formato ISO 8601.

- Un adaptador para objetos `datetime.datetime` a cadenas en formato ISO 8601.

- Un convertidor de tipos «fecha» declared a objetos `datetime.date`.

- Un convertidor de tipos de «marca de tiempo» declarados a objetos `datetime.datetime`. Las partes fraccionarias se truncarán a 6 dígitos (precisión de microsegundos).

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()`.

Obsoleto desde la versión 3.12.

### Interfaz de línea de comandos

El módulo `sqlite3` se puede invocar como un script, utilizando el modificador `-m` del intérprete, para proporcionar un shell SQLite simple. La firma del argumento es la siguiente:

    python -m sqlite3 [-h] [-v] [filename] [sql]

Escriba `.quit` o CTRL-D para salir del shell.

-h, --help

  Ayuda de la CLI de impresión.

-v, --version

  Imprima la versión de la biblioteca SQLite subyacente.

Added in version 3.12.

## Guías prácticas

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

Las operaciones SQL suelen necesitar utilizar valores de variables de Python. Sin embargo, tenga cuidado al utilizar las operaciones de cadena de Python para ensamblar consultas, ya que son vulnerables a SQL injection attacks. Por ejemplo, un atacante puede simplemente cerrar la comilla simple e inyectar `OR TRUE` para seleccionar todas las filas:

    >>> # 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)

En su lugar, utilice la sustitución de parámetros de DB-API. Para insertar una variable en una cadena de consulta, utilice un marcador de posición en la cadena y sustituya los valores reales en la consulta proporcionándolos como un `tuple` de valores al segundo argumento del método `execute()` del cursor.

Una sentencia SQL puede utilizar uno de dos tipos de marcadores de posición: signos de interrogación (estilo qmark) o marcadores de posición con nombre (estilo con nombre). Para el estilo qmark, parameters debe ser un sequence cuya longitud debe coincidir con el número de marcadores de posición, o se genera un `ProgrammingError`. Para el estilo con nombre, parameters debe ser una instancia de un `dict` (o una subclase), que debe contener claves para todos los parámetros con nombre; se ignoran todos los elementos adicionales. A continuación, se muestra un ejemplo de ambos estilos:

    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())
    con.close()

Nota

Los marcadores de posición numéricos PEP 249 son compatibles con not. Si se utilizan, se interpretarán como marcadores de posición con nombre.

### 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])
    con.close()

#### 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])
    con.close()

### 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])
    cur.close()
    con.close()

### 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.replace(tzinfo=None).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 cuerpo del administrador de contexto. Si el cuerpo de la instrucción `with` finaliza sin excepciones, la transacción se confirma. Si esta confirmación falla, o si el cuerpo de la instrucción `with` genera una excepción no detectada, la transacción se revierte. Si `autocommit` es `False`, se abre implícitamente una nueva transacción después de confirmar o revertir.

Si no hay ninguna transacción abierta al salir del cuerpo de la declaración `with`, o si `autocommit` es `True`, el administrador de contexto no hace nada.

Nota

El administrador de contexto no abre implícitamente una nueva transacción ni cierra la conexión. Si necesita un administrador de contexto de cierre, considere usar `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
    >>> con.close()

- 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,)

    con1.close()
    con2.close()

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

### Cómo crear y utilizar fábricas de filas

De forma predeterminada, `sqlite3` representa cada fila como `tuple`. Si `tuple` no se adapta a sus necesidades, puede utilizar la clase `sqlite3.Row` o una `row_factory` personalizada.

Si bien `row_factory` existe como atributo tanto en `Cursor` como en `Connection`, se recomienda configurar `Connection.row_factory`, de modo que todos los cursores creados a partir de la conexión utilicen la misma fábrica de filas.

`Row` proporciona acceso indexado y sin distinción entre mayúsculas y minúsculas a las columnas, con una sobrecarga de memoria y un impacto en el rendimiento mínimos en comparación con `tuple`. Para utilizar `Row` como una fábrica de filas, asígnelo al atributo `row_factory`:

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

Las consultas ahora devuelven objetos `Row`:

    >>> 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
    >>> con.close()

Nota

La cláusula `FROM` se puede omitir en la declaración `SELECT`, como en el ejemplo anterior. En tales casos, SQLite devuelve una sola fila con columnas definidas por expresiones, por ejemplo, literales, con los alias indicados `expr AS alias`.

Puede crear un `row_factory` personalizado que devuelva cada fila como un `dict`, con nombres de columnas asignados a valores:

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

Al usarlo, las consultas ahora devuelven un `dict` en lugar de un `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}
    >>> con.close()

La siguiente fábrica de filas devuelve un 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()` se puede utilizar de la siguiente manera:

    >>> 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
    >>> con.close()

Con algunos ajustes, la receta anterior se puede adaptar para utilizar un `dataclass`, o cualquier otra clase personalizada, en lugar de un `namedtuple`.

### Cómo manejar codificaciones de texto que no sean UTF-8

De forma predeterminada, `sqlite3` utiliza `str` para adaptar los valores de SQLite con el tipo de datos `TEXT`. Esto funciona bien para texto codificado en UTF-8, pero puede fallar para otras codificaciones y UTF-8 no válido. Puede utilizar un `text_factory` personalizado para manejar estos casos.

Debido a flexible typing de SQLite, no es raro encontrar columnas de tabla con el tipo de datos `TEXT` que contienen codificaciones que no son UTF-8, o incluso datos arbitrarios. Para demostrarlo, supongamos que tenemos una base de datos con texto codificado en ISO-8859-2 (Latin-2), por ejemplo, una tabla de entradas de diccionario checo-inglés. Suponiendo que ahora tenemos una instancia `Connection` `con` conectada a esta base de datos, podemos decodificar el texto codificado en Latin-2 utilizando este `text_factory`:

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

Para datos UTF-8 no válidos o arbitrarios almacenados en las columnas de la tabla `TEXT`, puede utilizar la siguiente técnica, tomada prestada de CÓMO (HOWTO) Unicode:

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

Nota

La API del módulo `sqlite3` no admite cadenas que contengan sustitutos.

Ver también

CÓMO (HOWTO) Unicode

## Explicación

### Control transaccional

`sqlite3` ofrece múltiples métodos para controlar si se abren y cierran las transacciones de la base de datos, cuándo y cómo. Se recomienda Control de transacciones mediante el atributo autocommit, mientras que Control de transacciones mediante el atributo isolation_level conserva el comportamiento anterior a Python 3.12.

#### Control de transacciones mediante el atributo `autocommit`

La forma recomendada de controlar el comportamiento de las transacciones es a través del atributo `Connection.autocommit`, que preferiblemente debe configurarse utilizando el parámetro autocommit de `connect()`.

Se recomienda configurar autocommit en `False`, lo que implica un control de transacciones compatible con PEP 249. Esto significa:

- `sqlite3` garantiza que una transacción esté siempre abierta, por lo que `connect()`, `Connection.commit()` y `Connection.rollback()` abrirán implícitamente una nueva transacción (inmediatamente después de cerrar la pendiente, en el caso de las dos últimas). `sqlite3` utiliza instrucciones `BEGIN DEFERRED` al abrir transacciones.

- Las transacciones deben confirmarse explícitamente mediante `commit()`.

- Las transacciones deben revertirse explícitamente utilizando `rollback()`.

- Se realiza una reversión implícita si la base de datos está modificada como `close()` con cambios pendientes.

Establezca autocommit en `True` para habilitar autocommit mode de SQLite. En este modo, `Connection.commit()` y `Connection.rollback()` no tienen efecto. Tenga en cuenta que el modo de confirmación automática de SQLite es distinto del atributo `Connection.autocommit` compatible con PEP 249; utilice `Connection.in_transaction` para consultar el modo de confirmación automática de bajo nivel de SQLite.

Establezca autocommit en `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL` para dejar el comportamiento de control de transacciones al atributo `Connection.isolation_level`. Consulte Control de transacciones mediante el atributo isolation_level para obtener más información.

#### Control de transacciones mediante el atributo `isolation_level`

Nota

La forma recomendada de controlar las transacciones es mediante el atributo `autocommit`. Consulte Control de transacciones mediante el atributo autocommit.

Si `Connection.autocommit` se configura en `LEGACY_TRANSACTION_CONTROL` (el valor predeterminado), el comportamiento de la transacción se controla mediante el atributo `Connection.isolation_level`. De lo contrario, `isolation_level` no tiene ningún efecto.

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.

Distinto en la versión 3.12: La forma recomendada de controlar las transacciones ahora es a través del atributo `autocommit`.