利用python中pyodbc操作MSSQL数据库

pyodbc是一个用于Python的开源库，用于连接和操作多种数据库管理系统（DBMS），其中包括Microsoft SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL等。它提供了一个简单和统一的接口，使开发人员可以使用Python编程语言来访问和操作数据库。

以下是pyodbc的一些主要特点和功能：

1. 数据库连接：pyodbc允许您建立与各种DBMS的数据库连接。通过提供合适的连接字符串，您可以连接到不同类型的数据库。

2. 执行SQL语句：使用pyodbc，您可以执行各种SQL语句，如查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）。您可以执行原始SQL语句或使用参数化查询来提高安全性和性能。

3. 事务支持：pyodbc支持事务处理，您可以在事务中执行多个SQL操作，并在需要时进行提交或回滚。

4. 结果获取：执行查询后，您可以使用pyodbc获取返回的结果集。您可以迭代结果集并访问每行的数据。

5. 存储过程调用：pyodbc允许您调用数据库中的存储过程。您可以传递参数给存储过程，并处理返回的结果集。

6. 数据类型转换：pyodbc提供了对常见数据库和Python数据类型之间的自动转换支持。它可以处理整数、字符串、日期、时间等各种数据类型之间的转换。

7. 异常处理：pyodbc会引发适当的异常，以便您可以捕获和处理连接、执行和其他数据库操作中可能出现的错误。

总体而言，pyodbc是一个功能强大且灵活的库，使Python开发人员能够轻松地与各种数据库进行交互。它为数据库操作提供了简单、一致的接口，并且在使用不同的DBMS时保持了一致性，从而使开发人员能够更加专注于应用程序的开发。

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该示例程序将执行查询操作，插入一条新数据，更新数据，删除数据，并调用名为GetCustomerDetails的存储过程来检索客户详细信息。您可以根据您的实际需求进行修改和扩展。请注意，您需要将、、和替换为实际的数据库连接信息。同样，您还需要根据您的数据库架构将查询语句、插入数据和存储过程调用进行相应的更改。

import pyodbc# 连接数据库conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')# 创建游标cursor = conn.cursor()# 执行查询操作def select_data():    cursor.execute("SELECT * FROM Customers")    rows = cursor.fetchall()    for row in rows:        print(row)# 执行插入操作def insert_data():    insert_query = "INSERT INTO Customers (CustomerName, ContactName, Address, City, PostalCode, Country) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)"    values = ('John Doe', 'John', '123 Main St', 'New York', '10001', 'USA')    cursor.execute(insert_query, values)    conn.commit()    print("Data inserted successfully.")# 执行更新操作def update_data():    update_query = "UPDATE Customers SET City = ? WHERE CustomerID = ?"    values = ('Los Angeles', 1)    cursor.execute(update_query, values)    conn.commit()    print("Data updated successfully.")# 执行删除操作def delete_data():    delete_query = "DELETE FROM Customers WHERE CustomerID = ?"    value = 2    cursor.execute(delete_query, value)    conn.commit()    print("Data deleted successfully.")# 调用存储过程def call_stored_procedure():    stored_procedure = "{CALL GetCustomerDetails(?)}"    customer_id = 1    params = (customer_id,)    cursor.execute(stored_procedure, params)    rows = cursor.fetchall()    for row in rows:        print(row)# 执行示例操作select_data()insert_data()update_data()delete_data()call_stored_procedure()# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()

import pyodbc# 连接数据库conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')# 创建游标cursor = conn.cursor()# 执行查询操作cursor.execute("SELECT * FROM 
")rows = cursor.fetchall()for row in rows:    print(row)# 执行插入操作insert_query = "INSERT INTO 
 (column1, column2) VALUES (?, ?)"values = ('value1', 'value2')cursor.execute(insert_query, values)conn.commit()# 执行更新操作update_query = "UPDATE 
 SET column1 = ? WHERE column2 = ?"values = ('new_value', 'condition_value')cursor.execute(update_query, values)conn.commit()# 执行删除操作delete_query = "DELETE FROM 
 WHERE column = ?"value = 'value_to_delete'cursor.execute(delete_query, value)conn.commit()# 调用存储过程stored_procedure = "EXEC  ?, ?"param1 = 'param1_value'param2 = 'param2_value'cursor.execute(stored_procedure, (param1, param2))conn.commit()# 关闭游标和连接cursor.close()conn.close()

import pyodbcconn = pyodbc.connect('DSN=sql2016') # pyodbc.connect  连接数据库# xxx.cursor()创建游标# cursor.execute()所有的SQL语句运行# cursor.rowcount 获取SQL语句执行的条数# cursor.commit()提交数据# cursor.close()关闭游标# connect.close()断开连接print('-------------1----------------')sql1= r"SELECT * FROM Customers"cursor = conn.cursor()cursor.execute(sql1)# rows=cursor.fetchall() #将返回所有结果，返回二维元组，如((‘a’,‘b’),(‘a2’,b2’)),# for row in rows[0:10]:#    print("CustomerId: %-6s CustomerName: %-10s Email: %-20s" % (row[0], row[1],row[2])) # print('-----------2----------------')row = cursor.fetchone()  #依次取得下一条结果，直到为空while row:    #print(row[0],row[1],row[2])    print("CustomerId: %-6s CustomerName: %-10s Email: %-20s" % (row[0], row[1],row[2]))      row = cursor.fetchone()print('------------3-----------------')# import pandas as pd  # 导入pandas库# sql2 = r"SELECT * FROM Customers"# data = pd.read_sql(sql=sql2,con=conn,coerce_float=True)# print(data[0:10])cursor.close()conn.close()

来源地址：https://blog.csdn.net/book_dw5189/article/details/131317372