Python连接SQL server数据库并进行简单查询的操作详解

这篇文章将为大家详细讲解有关Python连接SQL server数据库并进行简单查询的操作详解，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

Python连接SQL Server数据库并进行简单查询

连接数据库

import pyodbc

# 连接字符串
connection_string = "Driver={SQL Server};Server=SERVER_NAME;Database=DATABASE_NAME;UID=USER_ID;PWD=PASSWORD"

# 创建连接
connection = pyodbc.connect(connection_string)

# 创建游标
cursor = connection.cursor()

执行查询

# 查询语句
query = "SELECT * FROM TABLE_NAME"

# 执行查询
cursor.execute(query)

# 提取结果
results = cursor.fetchall()

# 打印结果
for row in results:
    print(row)

关闭连接

# 关闭游标
cursor.close()

# 关闭连接
connection.close()

示例代码

import pyodbc

connection_string = "Driver={SQL Server};Server=localhost;Database=TestDB;UID=sa;PWD=your_password"

connection = pyodbc.connect(connection_string)

cursor = connection.cursor()

query = "SELECT * FROM Customers"

cursor.execute(query)

results = cursor.fetchall()

for row in results:
    print(row)

cursor.close()

connection.close()

高级用法

• 参数化查询：使用参数化查询可以防止SQL注入攻击。

query = "SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID = ?"
cursor.execute(query, (customer_id,))

• 事务处理：事务处理可以确保数据库操作的一致性。

# 开始事务
connection.autocommit = False

# 执行查询
cursor.execute(query)

# 提交事务
connection.commit()

• 错误处理：使用异常处理来捕获数据库错误。

try:
    cursor.execute(query)
except pyodbc.Error as e:
    print(e)

最佳实践

• 使用连接池来提高性能。
• 始终关闭连接以释放资源。
• 使用参数化查询以防止SQL注入。
• 考虑使用ORM（对象关系映射）工具，如SQLAlchemy，以简化数据库交互。

以上就是Python连接SQL server数据库并进行简单查询的操作详解的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！