#1393061
#1393061: Ниже представлен код. import sqlite3 # Подключение к базе данных SQLite conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() # Выполнение запросов SQLite cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)') cursor.execute('INSERT INTO users (name) VALUES (?)', ('Alice',)) conn.commit() # Проверка содержимого таблицы cursor.execute('SELECT * FROM users') rows = cursor.fetchall() # Закрытие соединения conn.close() print(rows) Что выведет этот код?
Ниже представлен код. import sqlite3 # Подключение к базе данных SQLite conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() # Выполнение запросов SQLite cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)') cursor.execute('INSERT INTO users (name) VALUES (?)', ('Alice',)) conn.commit() # Проверка содержимого таблицы cursor.execute('SELECT * FROM users') rows = cursor.fetchall() # Закрытие соединения conn.close() print(rows) Что выведет этот код?
Варианты ответа:
- [(1, 'Alice'), (2, 'Bob')] – таблица users содержит две записи, одна из которых – с именем 'Alice'.
- [] – таблица users пуста, так как запись не была сохранена.
- Ошибка выполнения – запрос INSERT не выполнится из-за некорректного параметра.
- [(1, 'Alice')] – таблица users содержит одну запись с именем 'Alice'.
🔒 Ответ будет доступен после оплаты
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Слушатели освоят современные инструменты для работы с большими массивами данных, научатся применять статистические методы и алгоритмы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки на реальных примерах. Программа подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет углубить свои знания в области аналитики.
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Слушатели освоят современные инструменты для работы с большими массивами данных, научатся применять статистические методы и алгоритмы машинного обучения. Особое внимание уделяется практическим заданиям, позволяющим закрепить навыки на реальных примерах. Программа подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет углубить свои знания в области аналитики.