Hoe gebruiken we een relationele databank in Python met SQL

Name: Hoe gebruiken we een relationele databank in Python met SQL
Rating: 4.0 (3 reviews)

Gebruik Python met de databank SQLite

Created byJef De Smedt

Last updated 7/2025

Dutch

What you'll learn

Databank Sqlite gebruiken in Python
SQL statements schrijven
SQL integreren met Python
SQLAlchemy gebruiken als Object-Relation-Mapping tool

Course content

6 sections • 29 lectures • 6h 46m total length

Introductie14:11
Elke goede cursus begint met een introductie. Dus omdat ik de ambitie heb om een goede cursus te maken, doe ik dat ook maar.
SQLite in Python14:53
Een allereerste kennismaking met het gebruik van SQLite in Python
Een databank voor K3
Een databank voor een tuincentrum9:07
Hoe kun je de SQLite databank maken die we zullen gebruiken tijdens de presentaties en de oefeningen. (Bij de volgende opdracht mag je dat zelf doen).
Maak zelf een databank voor een tuincentrum

SELECT... FROM ... ORDER BY14:41
Alle begin moet eenvoudig zijn. In de eerste presentatie over de taal SQL vragen we gegevens op uit een tabel en sorteren we.
Oefeningen op SELECT...FROM...ORDER BY
SELECT... FROM... WHERE6:29
Het is een goed idee om niet altijd alle rijen van een tabel op te vragen. Dus vandaar dat we moeten kunnen filteren.
Oefeningen op SELECT...FROM... WHERE
GROUP BY7:49
Hoe delen we de data in groepjes in en maken we per groepje een samenvatting, bijvoorbeeld het aantal records in elk groepje.
Oefeningen op groeperen
Relaties tussen tabellen9:56
We breiden de databank uit met extra tabellen. En niet zomaar tabellen, maar we introduceren relaties tussen de tabellen.
De volledige databank (met JOINS)
JOIN10:41
Hoe voegen we gegevens uit verschillende tabellen samen.
Oefeningen op joins
Extra oefeningen op JOINS
Subqueries7:35
SELECT-statements gebruiken in SELECT-statements. Eigenlijk is het niet zo moeilijk.
Gecorreleerde subqueries7:56
Dit is een beetje moeilijker dan het vorige college: het SELECT-statement in de subquery verwijst naar de hoofdquery.
Oefeningen op subqueries
Window functies14:26
Het moeilijkste deel van het SELECT-statement. Maar toch nog belangrijk. Als je ooit data-analyse wil doen, zijn de Window-functies belangrijke hulpmiddelen in een databank.
Oefeningen op window functies
Data aanpassen9:44
Het SELECT-statement is het meest uitgebreide statement. Maar we moeten natuurlijk ook data kunnen toevoegen, wijzigen en verwijderen.
Oefeningen op data aanpassen

CREATE TABLE in sqlite13:34
We hebben het statement om een tabel te creëren al gezien. Maar we gaan nu dieper in detail.
Werknemers beheren
Werknemers en afdelingen beheren
Select, insert, update en delete in Python11:32
Ook over SELECT, INSERT, UPDATE en DELETE valt meer te vertellen dan wat we al gezien hebben.
Oefeningen op select, insert, update en delete in Python
Indexen in sqlite8:49
Voor grote databanken zijn indexen belangrijk. Hoe maken we ze en, nog belangrijker, hoe kunnen we controleren of SQLite ze gebruikt.
Transacties in sqlite18:01
Een heel theoretisch college. Maar het is toch belangrijk qua achtergrond. Want weten wat transacties zijn en waarom ze zo belangrijk zijn in een databank is essentiële kennis voor iedereen die met databanken werkt.

Wat is SQLAlchemy8:49
SQLAlchemy is een extra module die we kunnen installeren wanneer we met databanken willen werken. Maar wat is het eigenlijk?
Oefeningen Wat is SQLAlchemy
Databank maken in SQLAlchemy11:14
Hoe maken we tabeldefinities en Python en zorgen we ervoor dat SQLAlchemy voor ons de tabellen maakt in de databank?
Oefening op planttabel maken in SQLAlchemy
Oefening op bestelling en bestelregels maken in SQLAlchemy
Oefening op plantschema maken in SQLAlchemy
Select in SQLAlchemy9:00
Hoe kunnen we SQLAlchemy SELECT-statements laten genereren op basis van onze Python code?
Oefeningen op SELECT in SQLAlchemy
Intermezzo: dataclasses9:29
Dataclasses behoren tot de Object-georiënteerde Pythontaal. Wanneer je weet wat dataclasses zijn, ga je het volgende college beter kunnen begrijpen.
Oefening op tabel maken in SQLAlchemy op basis van dataclasses
Oefening op dataclasses bewaren in SQLAlchemy
Object-relation mapping (ORM) in SQLAlchemy13:42
Object-Relation-mapping (ORM) is een manier om in een programmeertaal met een databank te werken, zonder echt in aanraking te komen met de databank. En SQLAlchemy is een ORM-tool. Dus we gaan even bekijken wat het is. (zodat u weet of u voor of tegen moet zijn).
Oefening planttabel met ORM
Oefening bestelling- en bestelregeltabel met ORM

De opgave.4:20
Een voorbeeld van een programma dat SQLite gebruikt als bestandsformaat. Maar het is de bedoeling dat u het zelf doet.
Extra uitleg over de ArgumentParser13:02
Wanneer je niet weet hoe je de argumenten op de command prompt van een Python verwerkt, kan deze video je helpen. Ik gebruik hiervoor de ArgumentParser die meegeïnstalleerd wordt bij Python
Stap1: een testdirectory maken17:44
Zorg ervoor dat "python litezip.py test --basisdir basis" werkt.
Stap2: directories en bestanden lezen10:54
Stap3: databank maken12:37
Zorg ervoor dat "python litezip zip --basisdir basis" werkt.
Stap4: databank lezen en uitpakken6:42
Zorg ervoor dat "python litezip unzip --basisdir basis" werkt.
De oplossing4:45
En hier is mijn oplossing

Requirements

Je bent geen absolute beginner meer in Python
Voorkennis van databanken en SQL is niet nodig

Description

Elk Pythonprogramma werkt met data. Die data kan afkomstig zijn uit verschillende bronnen: gebruikersinput, data van een meettoestel, informatie van een website, gegevens in een databank, ... In deze cursus bekijken we hoe we vanuit Python met een relationele databank kunnen werken.

Als databank heb ik SQLite gekozen. Het voordeel van SQLite voor Pythonprogrammeurs is dat men niets extra moet installeren. SQLite wordt automatisch tezamen met Python geïnstalleerd. Wanneer u achteraf zou beslissen om een andere databank te gebruiken (Oracle, MS SQLServer, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, ...), dan is dat geen probleem. Python heeft een gestandaardiseerde reeks functies om met relationele databanken te werken (DBAPI 2.0). Dat wil zeggen dat de Pythoncode hetzelfde is, ongeacht de databank die u wil gebruiken.

DE taal om met relationele databanken te werken is SQL. We wijden dan ook een heel hoofdstuk aan die taal. We vertrekken van een eenvoudig SELECT-statement met gegevens uit 1 tabel en we eindigen met de Common Table Expressions (CTE) en de SQL Window functies.

Omdat performantie belangrijk is bij een databank bekijken we ook hoe we met indexen kunnen werken en hoe we een Query Plan kunnen gebruiken om de indexen te optimaliseren. En een uitleg over relationele databanken is niet volledig wanneer ik niet zou uitleggen hoe transacties werken in SQLite.

Om te eindigen bespreken we nog de extra module SQLAlchemy. Wanneer u wil weten wat dat is, moet u maar eens op de website van SQLAlchemy kijken, of, misschien nog beter, deze cursus volgen ;-).

Naast de meer dan 6 uur aan videomateriaal heb ik ook een hele reeks oefeningen voorzien. Ik heb ondertussen gemerkt dat oefeningen niet zo populair zijn bij cursisten. Video's kijken is veel gemakkelijker en dus ook aangenamer. Maar ik heb deze cursus zo opgevat dat oefeningen een essentieel onderdeel vormen. Dus het is een goed idee om ze te maken.

Who this course is for:

Python programmeurs die willen leren hoe ze met databanken kunnen werken.

Hoe gebruiken we een relationele databank in Python met SQL

What you'll learn

Explore related topics

Course content

Introductie3 lectures • 38min

SQL9 lectures • 1hr 29min

Tabellen en indexen in SQLite4 lectures • 52min

SQLAlchemy5 lectures • 52min

Eindoefening7 lectures • 1hr 10min

Bonus1 lecture • 1min

Requirements

Description

Who this course is for: