SQLite与CSV数据获取的比较

SQLite和CSV都是常见的数据存储方式，但在数据获取方面，两者具有不同的优势。下面将介绍SQLite和CSV的主要差异以及如何使用Python获取并处理这些数据。

1. SQLite vs. CSV

1.1 SQLite

SQLite是一种轻量级的关系型数据库，具有高效的读写速度和可靠的数据存储能力，因此非常适合处理大量的复杂数据。此外，SQLite还提供了事务处理和数据密集型应用程序所需的其他高级特性。

1.2 CSV

CSV是一种纯文本格式，非常适合存储和处理少量的结构化数据。CSV的优点是易于读写和传输，因为它只是一个简单的文本文件，可以使用各种文本编辑器和电子表格应用程序进行编辑和查看。

2. 使用Python获取和处理数据

对于SQLite，Python有一个内置的SQLite模块，可以用于连接和操作SQLite数据库。以下是一个使用Python连接SQLite数据库并读取数据的示例代码：

import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
c = conn.cursor()
c.execute("SELECT * FROM table_name")
rows = c.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
conn.close()

对于CSV文件，Python的标准库中有一个csv模块，可以简单快速地读取和处理CSV数据。以下是一个使用Python读取CSV文件并处理数据的示例代码：

import csv
with open('example.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

综上所述，对于大量复杂的数据获取和处理，SQLite是更好的选择，而对于少量简单的结构化数据，CSV则是更方便的选择。 在Python中，使用内置的SQLite模块和标准库中的csv模块可以方便地获取和处理这些数据。