Python操作SQL 服务器

每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准，而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下，两者如果结合在了一起？

实际上，两者要结合在一起非常容易设置。可以快速利用Python的动态特性，控制和构建SQL查询。最好的部分是什么？设置完成后，无需执行任何操作。

这两种神奇的工具结合在一起后，自动化和效率都达到了新高度。

1. pyodbc

连接两种技术的桥梁是pyodbc，该库可以轻松访问ODBC数据库。

ODBC（ODBC是开放数据库连接的简称）是一种用于访问数据库的标准化应用程序编程接口（API），由90年代初的SQL Access组开发。

兼容的数据库管理系统（DBMS）包括：

• IBM Db2
• MS Access
• MS SQL服务器
• MySQL
• Oracle

本文将使用MS SQL 服务器。在多数情况下，该服务器可以直接转移，与任何符合ODBC的数据库一起使用。唯一需要更改的是连接设置。

2. 连接

首先，要创建与SQL 服务器的连接，可以通过pyodbc.connect实现。在此函数中，还须传递连接字符串。

此连接字符串必须指定DBMS驱动程序、服务器、要连接的特定数据库以及连接设置。

因此，假设要连接到服务器UKXXX00123,45600和数据库DB01，为此需要使用SQL Server Native Client 11.0。

从内部连接，因而连接被信任（因此无需输入用户名和密码）。

cnxn_str = ("Driver={SQL Server Native Client 11.0};" "Server=UKXXX00123,45600;" "Database=DB01;" "Trusted_Connection=yes;")

现在，连接已初始化为：

cnxn = pyodbc.connect（cnxn_str）

如果不通过受信任的连接访问数据库，则需要输入通常用于通过SQL Server Management Studio（SSMS）访问服务器的用户名和密码。

例如，如果用户名是JoeBloggs，而密码是Password123，则应立即更改密码。

但是在更改这一可怕的密码之前，可以按照如下进行连接：

cnxn_str = ("Driver={SQL Server Native Client 11.0};" "Server=UKXXX00123,45600;" "Database=DB01;" "UID=JoeBloggs;" "PWD=Password123;")cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)

现在已连接到数据库，可以开始通过Python执行SQL查询。

3. 执行查询

SQL 服务器上运行的每个查询都包含游标初始化和查询执行。另外，如果要在服务器内部进行任何更改，还需要将这些更改提交到服务器（下一部分会有所介绍）。

初始化游标

cursor = cnxn.cursor()

现在，每当要执行查询时，都要使用此游标对象。

首先，从名为“customers”表中选择前1000行：

cursor.execute("SELECT TOP(1000) * FROM customers")

执行该操作，但这发生在服务器内部，实际上什么也没有返回到Python。因此，一起看看从SQL中提取的这些数据。

4. 提取数据

要从SQL中提取数据到Python中，需要使用pandas。Pandas提供了一个非常方便的函数read_sql，你可能已经猜到了，该函数可以从SQL读取数据。

read_sql需要查询和连接实例cnxn，如下所示：

data = pd.read_sql("SELECT TOP(1000) * FROM customers", cnxn)

这会返回到包含“customers”表中前1000行的数据框。

5. 在SQL中变更数据

现在，如果要变更SQL中的数据，需要在原始的初始化连接后添加另一步，执行查询过程。

在SQL中执行查询时，这些变更将保存在临时存在的空格中，而不是直接对数据进行更改。

为了让变更永久生效，必须提交变更。连接firstName和lastName列，创建fullName列。

cursor = cnxn.cursor()# first alter the table, adding a column cursor.execute("ALTER TABLE customer " + "ADD fullName VARCHAR(20)")# now update that column to contain firstName + lastNamecursor.execute("UPDATE customer " + "SET fullName = firstName + " " + lastName")

此时，fullName并不存在于数据库中。必须提交这些变更，让变更永久生效：

cnxn.commit()

6. 下一步

一旦执行了需要执行的任何操作任务，就可以把数据提取到Python中。或者，也可以将数据提取到Python中，在Python中进行操作。

无论采用哪种方法，一旦Python中有了数据，就可以做很多以前无法做到的事情。

也许需要执行一些日常报告，通常使用这些报告查询SQL 服务器中的最新数据，计算基本统计信息，然后通过电子邮件发送结果。

因此，通过简单的步骤，首先了解了如何通过使用SQL和Python的集成来快速建立更高效、自动化的工作流程。

这非常有用，不仅限于上述用例。

Python开辟了新路线，完成了以前仅使用SQL无法完成的操作。

很想听听你的意见、想法或用例！

感谢阅读