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2024年4月14日发(作者:苹果swift)

python mssql实例

摘要:

与MSSQL的连接方法

操作MSSQL的常用库

3.实战案例:从Python查询MSSQL数据库

4.注意事项与优化建议

正文:

随着大数据时代的到来,Python作为一种功能丰富且易于学习的编程语

言,越来越受到程序员的青睐。Python与数据库的交互能力也十分强大,其

中与MSSQL数据库的结合应用广泛。本文将介绍如何使用Python连接和操

作MSSQL数据库,并通过实战案例进行演示,最后给出一些注意事项和优化

建议。

一、Python与MSSQL的连接方法

要在Python中连接MSSQL数据库,我们需要使用一个第三方库——

pyodbc。首先,确保已安装pyodbc库。可以使用以下命令进行安装:

```

pip install pyodbc

```

接下来,编写Python代码连接MSSQL数据库。以下是一个简单的示

例:

```python

import pyodbc

# 设置连接参数

server = "your_server_address"

database = "your_database_name"

username = "your_username"

password = "your_password"

# 创建连接

connection =

t(f"server={server};database={database};username={user

name};password={password}")

# 创建游标

cursor = ()

```

二、Python操作MSSQL的常用库

:用于连接和操作MSSQL数据库。

hemy:一个功能强大的ORM(对象关系映射)库,可以方便地

在Python对象和MSSQL数据库之间进行映射。

以下是一个简单的使用sqlalchemy操作MSSQL数据库的示例:

```python

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String

from ative import declarative_base

from import sessionmaker

# 创建引擎

engine =

create_engine("mssql+pyodbc://username:password@server/database")

# 创建表结构

Base = declarative_base()

class User(Base):

__tablename__ = "users"

id = Column(Integer, primary_key=True)

name = Column(String)

age = Column(Integer)

# 创建表

_all(engine)

# 创建会话

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

# 添加数据

ew_user = User(name="John", age=30)

(new_user)

()

# 查询数据

users = (User).all()

for user in users:

print(, , )

# 更新数据

user = (User).filter_by(name="John").first()

= 31

()

# 删除数据

user = (User).filter_by(name="John").first()

(user)

()

# 关闭会话

()

```

三、实战案例:从Python查询MSSQL数据库

以下是一个使用pyodbc库查询MSSQL数据库的示例:

```python

import pyodbc

# 设置连接参数

server = "your_server_address"

database = "your_database_name"

username = "your_username"

password = "your_password"

# 创建连接

connection =

t(f"server={server};database={database};username={user

name};password={password}")

# 创建游标

cursor = ()

# 执行查询

e("SELECT * FROM your_table_name")

# 获取查询结果

rows = ll()

# 打印查询结果

for row in rows:

print(row)

# 关闭连接

()

()

```

四、注意事项与优化建议

1.确保Python环境和pyodbc库的版本兼容。

2.根据实际情况选择合适的数据库连接参数。

3.在编写代码时,尽量使用try-except语句处理异常,确保程序的稳定

性。


本文标签: 数据库 连接 查询 使用 进行