【SQLite Python 使い方】自動化の味方!初心者でも簡単データベース操作

※この記事にはアフィリエイトリンクを含みます(PR) どうも、AIツール実践者兼SEOライターの「ぷーた」です。 皆さんは、日々の業務や趣味で、データを管理したり、繰り返し作業を自動化したりする際に、どんなツールを使っていますか? ExcelやCSVファイルも便利ですが、データ量が増えたり、複雑な検索や更新が必要になったりすると、管理が煩雑になりがちですよね。 そこで自分が最近ヘビーローテーションで活用しているのが、PythonとSQLiteの組み合わせです。これ、本当に便利なんです。 「データベースって聞くと難しそう…」 「PythonでSQLiteなんて、プログラミング上級者向けなんじゃ…」 そう思われた方もいるかもしれません。でも、安心してください! SQLiteは、特別なサーバーが不要で、ファイル一つで完結する軽量なデータベースなので、Pythonとの連携も非常にシンプルです。自分が実際に使ってみて、「もっと早く知りたかった!」と強く感じたので、今回はその魅力を、初心者の方にもわかりやすく、具体的な使い方と共にお伝えしたいと思います。 この記事を読めば、 SQLiteとPythonの連携方法がわかる 基本的なデータベース操作(作成、テーブル作成、データ挿入、検索、更新、削除)ができるようになる Pythonを使ったデータ自動化の第一歩が踏み出せる という状態を目指せます。さあ、あなたもPythonでデータ管理・自動化の扉を開きましょう! SQLiteとは? Pythonで扱うメリット まず、SQLiteとは一体何なのか、そしてなぜPythonで使うと便利なのかを簡単に説明しておきましょう。 SQLiteは、サーバーを必要としない、ファイルベースのリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)です。つまり、データベースを操作するための特別なソフトウェアをインストールしたり、設定したりする必要がなく、単一のファイル(.dbや.sqlite拡張子が多い)として存在します。この手軽さが最大の魅力です。 Pythonには、標準ライブラリとしてsqlite3モジュールが組み込まれています。つまり、Pythonさえインストールされていれば、追加のライブラリをインストールすることなく、すぐにSQLiteを操作できるのです。 自分がPythonとSQLiteを使い始めたのは、Webスクレイピングで取得した大量のデータを効率的に保存・管理したかったからです。Excelだと管理しきれなくなったデータも、SQLiteなら構造化して保存できるので、後から必要な情報だけを瞬時に取り出せます。さらに、Pythonの強力なデータ処理能力と組み合わせることで、 定期的なデータ収集とデータベースへの自動登録 特定の条件に合致するデータの抽出とレポート作成 Webアプリケーションのバックエンドとしてデータの永続化 など、様々な自動化や効率化が可能になります。 PythonでSQLiteデータベースを操作する基本手順 では、具体的にPythonでSQLiteをどう使うのか、基本的な流れを見ていきましょう。自分はいつも以下のステップで作業を進めています。 1. SQLiteデータベースへの接続 まずは、Pythonのsqlite3モジュールを使って、データベースファイルに接続(または新規作成)します。コードは非常にシンプルです。 import sqlite3 # データベースファイル名(存在しない場合は新規作成されます) db_file = 'my_database.db' try: # データベースに接続 conn = sqlite3.connect(db_file) print(f"'{db_file}' への接続に成功しました。") # カーソルオブジェクトを作成(SQL文を実行するために必要) cursor = conn.cursor() except sqlite3.Error as e: print(f"データベースエラー: {e}") finally: # 接続を閉じる(通常は処理の最後に) if conn: conn.close() print("データベース接続を閉じました。") このコードを実行すると、my_database.dbという名前のファイルがカレントディレクトリに作成(または既存のファイルに接続)されます。connオブジェクトがデータベースとの接続を表し、cursorオブジェクトを使ってSQLコマンドを実行します。 ポイント: sqlite3.connect()に渡すファイル名で、データベースが作成されるか既存のものに接続されるかが決まります。コードの最後にconn.close()で接続を閉じるのが、リソース管理の基本です。ただし、with文を使うと、より安全かつ簡潔に接続を管理できます。 ...

February 28, 2026 · 2 分 · ぷーた
Mac miniを自動化サーバーにしたら副業が回り始めた|24時間稼働の実態

Mac miniを自動化サーバーにしたら副業が回り始めた|24時間稼働の実態

本記事には広告・アフィリエイトリンクが含まれています(景品表示法に基づくPR表記) Mac miniを自宅サーバーにして半年が経った こんにちは、ぷーたです。副業の自動化を進める中で、「常時稼働するマシンが欲しい」という壁にぶつかりました。VPSも検討しましたが、最終的にMac miniを24時間稼働の自動化サーバーとして使うことにしました。 半年運用してみた実感を、設定方法から電気代まで正直に書きます。 なぜMac miniなのか?VPSとの比較 VPSのメリット・デメリット VPS(さくらVPS、ConoHa等)は月額数百円から借りられて手軽です。ただし、スペックを上げると月額が跳ね上がります。メモリ4GB・2コアで月1,000〜2,000円程度が相場です。 Mac miniを選んだ理由 僕が使っているのはApple Silicon搭載のMac miniです。選んだ理由は3つ。 ローカルにデータを置ける:APIキーや学習データをクラウドに上げなくて済む 十分なスペック:メモリ16GB・高速SSDで複数スクリプトを同時実行できる 消費電力が低い:実測で待機時約5W前後、負荷時でも20〜30W程度 Mac miniの初期費用は決して安くありませんが、1年以上使うなら月額換算でVPSより安くなる計算です。 実際の消費電力と電気代 ワットチェッカーで実測しました。 アイドル時:約5〜7W Pythonスクリプト実行時:約15〜25W 高負荷時(ML学習等):約30〜40W 1日の平均消費を仮に10Wとすると、月の電力量は約7.2kWhです。電気代の単価を30円/kWhとすると月額約216円。VPSの月額料金と比べるとかなり安いです。 ※電気料金は契約プランや地域によって異なります。上記は目安です。 launchdでスクリプトを自動実行する方法 macOSにはcronの代わりにlaunchdというジョブスケジューラが標準搭載されています。これが非常に便利です。 plistファイルの作成 ~/Library/LaunchAgents/ にplistファイルを置きます。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd"> <plist version="1.0"> <dict> <key>Label</key> <string>com.example.my-script</string> <key>ProgramArguments</key> <array> <string>/usr/bin/python3</string> <string>/Users/you/scripts/my_script.py</string> </array> <key>StartCalendarInterval</key> <dict> <key>Hour</key> <integer>9</integer> <key>Minute</key> <integer>0</integer> </dict> <key>StandardOutPath</key> <string>/tmp/my_script.log</string> <key>StandardErrorPath</key> <string>/tmp/my_script_error.log</string> </dict> </plist> 登録と確認 launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.example.my-script.plist launchctl list | grep my-script これで毎朝9時にPythonスクリプトが自動実行されます。ログも指定したパスに出力されるので、問題があればすぐに確認できます。 ...

February 22, 2026 · 1 分 · ぷーた