Получаем названия столбцов из результата запроса

При работе с базой данных важно знать названия полей в результатах запроса. Новички часто пытаются вручную догадываться о структуре результата, особенно если данных много или они получены из внешнего источника.

С sqlite3 можно легко получить названия столбцов прямо из курсора после выполнения запроса, без дополнительного кода.

🎯 Итог
Чтобы получить список названий столбцов из SQL-запроса, можно использовать cursor.description — это простой способ понять структуру данных, особенно при работе с динамическими запросами.

Python Academy

Автоматически подставляем параметры в SQL-запрос

Новички иногда вставляют значения в SQL-запросы через f-строки или конкатенацию, что небезопасно и может привести к SQL-инъекциям. Python предлагает встроенный и безопасный способ подстановки данных в запрос с помощью параметризованных запросов.

Это не только безопаснее, но и удобнее для работы с переменными.

🎯 Итог
Используйте ? и кортежи для подстановки значений в SQL-запросы — это защищает от SQL-инъекций и делает код чище и безопаснее.

Python Academy

Получаем количество строк, затронутых SQL-запросом

После выполнения SQL-запроса может потребоваться узнать, сколько строк было затронуто — например, при UPDATE или DELETE. Многие новички не знают, что Python позволяет легко получить это значение.

Используйте атрибут cursor.rowcount, чтобы сразу узнать, сколько строк было изменено или удалено.

🎯 Итог
cursor.rowcount позволяет получить количество строк, затронутых последним SQL-запросом — удобно для логирования, проверки и отладки.

Python Academy

Безопасные SQL-запросы с параметрами

Новички часто вставляют значения прямо в SQL-строку, что может привести к SQL-инъекциям и ошибкам. В Python с библиотекой sqlite3 (и другими DB API) правильнее использовать параметры запроса.

Вместо конкатенации строк, используйте ? — это защитит вас от уязвимостей и избавит от лишнего форматирования.

🎯 Итог
Используйте параметризованные запросы (? и кортеж) вместо подстановки значений вручную — это безопаснее и чище.

Python Academy

Рандомные координаты

Про комикс, который вызывается с помощью import antigravity слышали все (если  вы его не видели, то ловите). Но если покопаться, можно найти пасхалку в пасхалке: в модуле antigravity.py  можно найти функцию geohash, которая открывает другой комикс и генерирует случайные координаты.

Python Academy

Оптимизируем множественные вставки в БД

Когда нужно вставить много строк в базу данных, делать INSERT в цикле — медленно и неэффективно. Используйте executemany() — он вставляет все строки одним запросом, что значительно ускоряет выполнение.

🎯 Итог
Используйте executemany() для пакетной вставки данных — это быстрее и уменьшает нагрузку на базу.

Python Academy

⚡ Получаем количество строк без загрузки всех данных

Чтобы узнать, сколько строк вернёт запрос, не обязательно загружать все данные в память. Вместо SELECT * используйте SELECT COUNT(*) — это быстрее и экономит ресурсы.

🎯 Итог
Используйте COUNT(*) для быстрой оценки количества записей — это эффективнее, чем вытягивать все строки и считать их вручную.

Python Academy

Безопасные SQL-запросы через параметризованные запросы

Новички часто подставляют значения в SQL-запрос через f-строки или конкатенацию, что может привести к SQL-инъекциям. Вместо этого используйте параметризованные запросы — это безопасно и правильно.

🎯 Итог
Всегда используйте параметризованные запросы для защиты от SQL-инъекций. Это безопаснее и чище, чем вручную подставлять значения в строки.

Python Academy

Быстрое создание таблицы, если её нет

При первом запуске скрипта бывает нужно создать таблицу, если она ещё не существует. Вместо проверки вручную можно использовать встроенную конструкцию SQL — CREATE TABLE IF NOT EXISTS.

🎯 Итог
CREATE TABLE IF NOT EXISTS позволяет избежать ошибок при повторном создании таблицы и упрощает инициализацию базы данных.

Python Academy

Используем параметризованные запросы для защиты от SQL-инъекций

Новички часто подставляют значения в SQL-запросы через f-строки или конкатенацию, что может привести к уязвимостям. Вместо этого лучше использовать параметризованные запросы, которые автоматически экранируют значения и защищают от SQL-инъекций.

🎯 Итог
Параметризованные запросы не только безопаснее, но и делают код чище. Никогда не вставляй переменные напрямую в SQL — используй placeholder'ы (? или %s), и передавай значения отдельно.

Python Academy

Получаем все строки как словари

При работе с SQLite результат запроса по умолчанию возвращается в виде кортежей. Это не очень удобно, особенно если нужно обращаться к значениям по названиям колонок. Можно включить специальный режим, чтобы строки возвращались как словари.

🎯 Итог
Используй row_factory = dict_factory, чтобы получать строки из БД как словари. Это упростит доступ к данным и сделает код более читаемым.

Python Academy

Безопасные SQL-запросы с параметрами

Многие новички склонны вставлять значения напрямую в SQL-запросы с помощью f-строк, что может привести к SQL-инъекциям. Вместо этого лучше использовать параметризованные запросы — это безопаснее и чище.

🎯 Итог
Избегай f-строк в SQL-запросах — всегда используй параметризованные запросы, чтобы защититься от SQL-инъекций и писать более надёжный код.

Python Academy

Автоматическое закрытие соединения с БД

Часто новички забывают закрыть соединение с базой данных, что может привести к утечкам ресурсов. Вместо ручного закрытия лучше использовать контекстный менеджер with, который автоматически закрывает соединение.

🎯 Итог
Используй with при работе с базами данных — это не только чище, но и безопаснее: соединение закроется автоматически даже при ошибках.

Python Academy

Возврат нескольких значений из функции

Знаете ли вы, что можно осуществлять возврат нескольких значений из функции? Вот как это сделать.

Python Academy

Массовая вставка данных без цикла

Вставлять много записей по одной — неэффективно. Лучше использовать метод executemany, который сразу выполнит множество вставок за один запрос.

🎯 Итог
executemany позволяет вставлять или обновлять множество записей за один запрос, экономя время и ресурсы.

Python Academy

🧵 Упрощаем цепочки if с помощью match-case

Иногда при проверке значения переменной мы пишем длинную цепочку if-elif-else. Это выглядит громоздко и сложно читается.

С Python 3.10 можно использовать конструкцию match-case, которая делает код компактнее и читабельнее — особенно при работе со строками, числом или даже структурами данных.

🎯 Итог
match-case — это элегантная альтернатива if-elif-else в Python 3.10+. Подходит для ветвлений по значениям, в том числе с распаковкой. Пиши чище, читай легче!

Python Academy

⏱️ Как быстро измерить время выполнения кода

Иногда нужно понять, сколько времени занимает выполнение куска кода. В боевых условиях используют logging и профилировщики, но для быстрой отладки есть простой лайфхак с time.perf_counter().

🎯 Итог
time.perf_counter() — точный и удобный способ измерить время выполнения кода. Используй для быстрой диагностики производительности прямо в процессе разработки.

Python Academy

🔁 Как один раз инициализировать ресурс при первом использовании

Допустим, у тебя есть тяжёлая операция (например, подключение к БД, загрузка модели и т.д.), которую нужно выполнить только один раз при первом вызове. Для этого идеально подходит functools.lru_cache.

🎯 Итог
@lru_cache — простой способ ленивой инициализации: функция выполнится один раз, а результат будет использоваться повторно. Идеально для кэширования настроек, соединений и других «разовых» данных.

Python Academy

⛓️ Как объединять цепочки условий красиво и читаемо

Иногда логика с множеством if становится громоздкой. В таких случаях удобно использовать словарь как аналог switch-case.

🎯 Итог
Словарь заменяет кучу if-elif-else, делает код чище и облегчает добавление новых случаев. Особенно полезно, когда условия связаны с конкретными значениями (например, кодами, командами или ролями).

Python Academy