【python3】 sqlite3操作SQLite数据库存取图片

2023-07-23 23:19| 来源: 网络整理| 查看: 265

【python3】 sqlite3操作SQLite数据库存取图片 1.背景2.code3.运行结果

1.背景

SQLite 原生支持如下的类型： NULL，INTEGER，REAL，TEXT，BLOB。因此可以将以下Python类型发送到SQLite而不会出现任何问题：在这里插入图片描述这是SQLite类型默认转换为Python类型的方式： sqlite3 模块的类型系统可通过两种方式来扩展（本博文不涉及）：你可以通过对象适配将额外的 Python 类型保存在 SQLite 数据库中，你也可以让 sqlite3 模块通过转换器将 SQLite 类型转换为不同的 Python 类型。

本博文 1.1 将读取图片二进制数据（bytes字节码）进行base64编码（仍然为bytes字节码），然后存到SQLite数据库。（将python的字节码要想存进SQLite数据库，对应的是上述BLOB的SQLite 类型。） 1.2 并从SQLite数据库读取图片的字节码，并转化opencv的数据类型；

2.code #1.SQlite原生类型：BLOB对应python的bytes字节码 ''' date:2020.11.23 author:jn10010537 python3使用sqlite3保存图片以及从数据读取图片 ''' import sys import sqlite3 import base64 import cv2 import numpy as np print("python版本：",sys.version)#3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] print("sqlite3模块的版本号:",sqlite3.version)#2.6.0 print("sqlite3模块的版本号，元组:",sqlite3.version_info)#(2, 6, 0) print("使用中的 SQLite 库的版本号:",sqlite3.sqlite_version)#3.21.0 #1.打开数据库，获得连接对象 conn=sqlite3.connect("jn10010537.db") #2.获得数据库的操作游标 c=conn.cursor() #3.创建数据表 # 如果不存在数据表就创建 # 数据表名pictureTable， # 字段：picName,width,height,image_bytes symbol = 'pictureTable' try: c.execute('create table IF NOT EXISTS %s(picName TEXT,width INTEGER, height INTEGER, image_bytes BLOB)'%symbol) #提交到数据库 conn.commit() pass except Exception as e: print(e) print("Create table failed") # #4.打开图片编码成base64的字节码后存入 Pic_byte=None with open('test.png', 'rb') as f: Pic_byte=f.read() print("数据类型：",type(Pic_byte)) #字节码进行编码 content = base64.b64encode(Pic_byte) print("数据类型:",type(content)) #插入图片的二进制数据 sql = f"INSERT INTO pictureTable (picName,width, height, image_bytes) VALUES (?,?,?,?);" #使用?占位符，是安全的sql语句 c.execute(sql, ('test.png', 418, 412,content)) conn.commit() #5.读取数据库的图片数据 cursor = conn.cursor() sql = f"SELECT image_bytes FROM pictureTable WHERE picName=?" cursor.execute(sql,('test.png',)) value = cursor.fetchone() print("value类型：",type(value)) if value: #base64编码对应的解码（解码完字符串） str_encode=base64.b64decode(value[0]) print("判断解码完和之前存入的十六进制字节码是否一致：",str_encode==Pic_byte) # 将open方法读取的字节码转为opencv格式的数据 nparr = np.fromstring(str_encode, np.uint8) img_decode = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR) ''' 或者采取如下方法： nparr = np.asarray(bytearray(str_encode), dtype="uint8") img_decode = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR) ''' cv2.imshow("img",img_decode) cv2.waitKey(0) 3.运行结果

在这里插入图片描述同时生成了jn10010537.db数据库文件，分别查看jn10010537.db的属性，以及被读取的图片属性如下：

即base64编码是可以降低图片的存储大小的。（只是比png图片储存占用大了一点，远远小于168KiB）

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