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python如何连接sqlserver

Python连接SQL Server的方法包括使用pyodbc、pymssql、SQLAlchemy等库，根据具体需求选择合适的库

在本文中，我们将着重介绍如何使用pyodbc、pymssql和SQLAlchemy连接SQL Server。其中pyodbc是一个成熟且功能全面的库，pymssql是一个轻量级的库，SQLAlchemy则是一个功能强大的ORM框架。下面，我们将详细介绍每种方法的实现步骤和使用场景。

一、PYODBC连接SQL SERVER

1、安装和配置

pyodbc是一个广泛使用的Python库，支持ODBC接口。首先，你需要安装pyodbc库和相应的ODBC驱动程序。

pip install pyodbc

接着，根据操作系统下载并安装适合的ODBC驱动程序：

  • Windows：下载并安装ODBC Driver for SQL Server
  • macOS：使用Homebrew安装 
    brew install --cask msodbcsql17

  • Linux：使用包管理器安装 
    sudo apt-get install msodbcsql17

2、连接SQL Server

安装完成后，可以使用以下代码连接SQL Server：

import pyodbc


conn = pyodbc.connect(


    'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'


    'SERVER=server_name;'


    'DATABASE=database_name;'


    'UID=username;'


    'PWD=password'


)


cursor = conn.cursor()


cursor.execute('SELECT * FROM table_name')


for row in cursor.fetchall():


    print(row)


conn.close()

3、执行SQL查询

在连接成功后，可以执行各种SQL查询：

# 插入数据


cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)", (value1, value2))


conn.commit()


更新数据


cursor.execute("UPDATE table_name SET column1 = ? WHERE column2 = ?", (new_value, condition_value))


conn.commit()


删除数据


cursor.execute("DELETE FROM table_name WHERE column1 = ?", (condition_value,))


conn.commit()

详细描述：

pyodbc的优势在于其成熟和稳定性，支持各种复杂查询和事务处理，适用于需要高可靠性和灵活性的场景。对于大多数数据库操作，pyodbc都能提供足够的功能和性能。

二、PYMSSQL连接SQL SERVER

1、安装和配置

pymssql是一个轻量级的Python库，专门用于连接SQL Server。与pyodbc相比，pymssql更易于安装和使用，但功能相对有限。

pip install pymssql

2、连接SQL Server

使用pymssql连接SQL Server的基本代码如下：

import pymssql


conn = pymssql.connect(server='server_name', user='username', password='password', database='database_name')


cursor = conn.cursor()


cursor.execute('SELECT * FROM table_name')


for row in cursor.fetchall():


    print(row)


conn.close()

3、执行SQL查询

pymssql支持基本的CRUD操作：

# 插入数据


cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (%s, %s)", (value1, value2))


conn.commit()


更新数据


cursor.execute("UPDATE table_name SET column1 = %s WHERE column2 = %s", (new_value, condition_value))


conn.commit()


删除数据


cursor.execute("DELETE FROM table_name WHERE column1 = %s", (condition_value,))


conn.commit()

详细描述：

pymssql的优势在于其轻量和易用，适合需要快速开发和测试的小型项目。虽然功能不如pyodbc全面，但对于大多数日常操作已经足够。

三、SQLALCHEMY连接SQL SERVER

1、安装和配置

SQLAlchemy是一个功能强大的Python ORM框架，可以与各种数据库（包括SQL Server）进行交互。首先，安装SQLAlchemy和pyodbc：

pip install sqlalchemy


pip install pyodbc

2、连接SQL Server

使用SQLAlchemy连接SQL Server的基本代码如下：

from sqlalchemy import create_engine


engine = create_engine('mssql+pyodbc://username:password@server_name/database_name?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server')


connection = engine.connect()


result = connection.execute('SELECT * FROM table_name')


for row in result:


    print(row)


connection.close()

3、使用ORM进行操作

SQLAlchemy的强大之处在于其ORM功能，可以通过类和对象进行数据库操作：

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base


from sqlalchemy import Column, Integer, String


from sqlalchemy.orm import sessionmaker


Base = declarative_base()


class TableName(Base):


    __tablename__ = 'table_name'


    id = Column(Integer, primary_key=True)


    column1 = Column(String)


    column2 = Column(String)


engine = create_engine('mssql+pyodbc://username:password@server_name/database_name?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server')


Base.metadata.create_all(engine)


Session = sessionmaker(bind=engine)


session = Session()


插入数据


new_data = TableName(column1='value1', column2='value2')


session.add(new_data)


session.commit()


查询数据


for instance in session.query(TableName).filter_by(column1='value1'):


    print(instance.column2)


更新数据


instance = session.query(TableName).filter_by(column1='value1').first()


instance.column2 = 'new_value'


session.commit()


删除数据


session.delete(instance)


session.commit()

详细描述：

SQLAlchemy的优势在于其强大的ORM功能，使得数据库操作更加面向对象和高效。适用于需要复杂数据模型和关系管理的项目。

四、使用PINGCODE和WORKTILE进行项目管理

在数据库连接和操作的过程中，项目管理是一个关键环节。推荐使用以下两个项目管理系统：

  1. 研发项目管理系统PingCode：专注于研发项目管理，提供强大的任务追踪、版本控制和代码审查功能，适合技术团队。
  2. 通用项目管理软件Worktile：适用于各种类型的项目管理，提供任务管理、时间跟踪和团队协作功能，适合跨职能团队。

通过使用PingCode和Worktile，可以有效地管理数据库连接和操作过程中的各个环节，提高团队协作效率和项目成功率。

结论

本文详细介绍了Python连接SQL Server的三种主要方法：pyodbc、pymssql和SQLAlchemy。每种方法都有其独特的优势和适用场景，开发者可以根据具体需求选择合适的工具。同时，推荐使用PingCode和Worktile进行项目管理，以提高项目开发和管理的效率。通过合理选择工具和方法，可以更好地连接和操作SQL Server数据库，提升项目质量和成功率。

相关问答FAQs：

1. 如何在Python中连接SQL Server数据库？
Python提供了多个库和模块来连接SQL Server数据库。您可以使用pyodbc、pymssql或者pymsql等库来实现连接。这些库提供了不同的方法和功能，您可以根据自己的需求选择适合的库进行连接。

2. 如何安装并配置pyodbc库来连接SQL Server数据库？
要安装pyodbc库，您可以使用pip命令在命令行中运行以下命令：pip install pyodbc。安装完成后，您需要配置ODBC数据源来连接SQL Server数据库。可以在操作系统的ODBC数据源管理器中进行配置，或者在代码中使用连接字符串来连接。

3. 如何使用pyodbc库来连接SQL Server数据库并执行查询？
首先，您需要导入pyodbc库并使用pyodbc.connect()方法来建立与SQL Server数据库的连接。然后，可以使用cursor()方法创建一个游标对象，使用该对象可以执行SQL查询语句并获取结果。例如：

import pyodbc

# 建立与SQL Server数据库的连接
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=服务器名;DATABASE=数据库名;UID=用户名;PWD=密码')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 执行查询语句
cursor.execute('SELECT * FROM 表名')

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 打印查询结果
for row in result:
    print(row)

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

请注意替换代码中的服务器名、数据库名、用户名和密码为实际的信息。

文章包含AI辅助创作，作者：Edit2，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/719644

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