Lista de tablas, esquema de base de datos, volcado, etc. utilizando la API Python sqlite3

Por alguna razón, no puedo encontrar una manera de obtener los equivalentes de los comandos de shell interactivos de sqlite:

.tables
.dump

usando la API Python sqlite3.

¿Hay algo por el estilo?

Puede obtener la lista de tablas y esquemas consultando la tabla SQLITE_MASTER:

sqlite> .tab
job         snmptarget  t1          t2          t3        
sqlite> select name from sqlite_master where type = 'table';
job
t1
t2
snmptarget
t3

sqlite> .schema job
CREATE TABLE job (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    data VARCHAR
);
sqlite> select sql from sqlite_master where type = 'table' and name = 'job';
CREATE TABLE job (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    data VARCHAR
)

En Python:

con = sqlite3.connect('database.db')
cursor = con.cursor()
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
print(cursor.fetchall())

Cuidado con mi otra respuesta . Hay una forma mucho más rápida de usar pandas.

La forma MÁS RÁPIDA de hacer esto en Python es utilizando Pandas (versión 0.16 y posteriores).

Volcar una mesa:

db = sqlite3.connect('database.db')
table = pd.read_sql_query("SELECT * from table_name", db)
table.to_csv(table_name + '.csv', index_label='index')

Volcar todas las tablas:

import sqlite3
import pandas as pd


def to_csv():
    db = sqlite3.connect('database.db')
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
    tables = cursor.fetchall()
    for table_name in tables:
        table_name = table_name[0]
        table = pd.read_sql_query("SELECT * from %s" % table_name, db)
        table.to_csv(table_name + '.csv', index_label='index')
    cursor.close()
    db.close()

No estoy familiarizado con la API de Python, pero siempre puedes usar

SELECT * FROM sqlite_master;

Aquí hay un programa de Python corto y simple para imprimir los nombres de las tablas y los nombres de las columnas para esas tablas (python 2. sigue python 3).

import sqlite3

db_filename = 'database.sqlite'
newline_indent = '\n   '

db=sqlite3.connect(db_filename)
db.text_factory = str
cur = db.cursor()

result = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()
table_names = sorted(zip(*result)[0])
print "\ntables are:"+newline_indent+newline_indent.join(table_names)

for table_name in table_names:
    result = cur.execute("PRAGMA table_info('%s')" % table_name).fetchall()
    column_names = zip(*result)[1]
    print ("\ncolumn names for %s:" % table_name)+newline_indent+(newline_indent.join(column_names))

db.close()
print "\nexiting."

(EDITAR: He estado recibiendo votaciones periódicas sobre esto, así que aquí está la versión de python3 para las personas que están encontrando esta respuesta)

import sqlite3

db_filename = 'database.sqlite'
newline_indent = '\n   '

db=sqlite3.connect(db_filename)
db.text_factory = str
cur = db.cursor()

result = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()
table_names = sorted(list(zip(*result))[0])
print ("\ntables are:"+newline_indent+newline_indent.join(table_names))

for table_name in table_names:
    result = cur.execute("PRAGMA table_info('%s')" % table_name).fetchall()
    column_names = list(zip(*result))[1]
    print (("\ncolumn names for %s:" % table_name)
           +newline_indent
           +(newline_indent.join(column_names)))

db.close()
print ("\nexiting.")

Aparentemente, la versión de sqlite3 incluida en Python 2.6 tiene esta capacidad: http://docs.python.org/dev/library/sqlite3.html

# Convert file existing_db.db to SQL dump file dump.sql
import sqlite3, os

con = sqlite3.connect('existing_db.db')
with open('dump.sql', 'w') as f:
    for line in con.iterdump():
        f.write('%s\n' % line)

Después de mucho juguetear, encontré una mejor respuesta en sqlite docs para enumerar los metadatos de la tabla, incluso las bases de datos adjuntas.

meta = cursor.execute("PRAGMA table_info('Job')")
for r in meta:
    print r

La información clave es prefijar table_info, no my_table con el nombre del identificador de archivo adjunto.

Si alguien quiere hacer lo mismo con los pandas

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("db.sqlite3")
table = pd.read_sql_query("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table'", conn)
print(table)

Echa un vistazo aquí para el volcado. Parece que hay una función de volcado en la biblioteca sqlite3.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

if __name__ == "__main__":

   import sqlite3

   dbname = './db/database.db'
   try:
      print "INITILIZATION..."
      con = sqlite3.connect(dbname)
      cursor = con.cursor()
      cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
      tables = cursor.fetchall()
      for tbl in tables:
         print "\n########  "+tbl[0]+"  ########"
         cursor.execute("SELECT * FROM "+tbl[0]+";")
         rows = cursor.fetchall()
         for row in rows:
            print row
      print(cursor.fetchall())
   except KeyboardInterrupt:
      print "\nClean Exit By user"
   finally:
      print "\nFinally"

He implementado un analizador de esquema de tabla sqlite en PHP, puede consultar aquí: https://github.com/c9s/LazyRecord/blob/master/src/LazyRecord/TableParser/SqliteTableDefinitionParser.php

Puede usar este analizador de definiciones para analizar las definiciones como el código a continuación:

$parser = new SqliteTableDefinitionParser;
$parser->parseColumnDefinitions('x INTEGER PRIMARY KEY, y DOUBLE, z DATETIME default \'2011-11-10\', name VARCHAR(100)');