python中的pymssql操作MSSQL数据库

傷城~ 2023-10-12 17:38 24阅读 0赞

在Python中，pymssql是一个用于与Microsoft SQL Server数据库进行交互的第三方库。pymssql提供了连接到数据库、执行SQL查询、插入、更新和删除数据等功能。下面我将详细介绍如何使用pymssql进行MSSQL数据库操作。

**安装pymssql库** 首先，确保你的Python环境已经安装了pymssql库。你可以使用pip工具进行安装

pip install pymssql

*  # **插入、更新和删除数据** #

使用pymssql库，你可以执行插入、更新和删除数据的操作。

import pymssql
    
    # 连接参数
    server = 'server_name'
    database = 'database_name'
    username = 'username'
    password = 'password'
    
    # 建立连接
    conn = pymssql.connect(server=server, database=database, user=username, password=password)
    
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行SQL查询
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    
    # 获取查询结果
    result = cursor.fetchall()
    
    # 遍历结果
    for row in result:
        print(row)
    
    # 插入数据
    insert_query = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
    insert_data = ('value1', 'value2')
    cursor.execute(insert_query, insert_data)
    
    # 更新数据
    update_query = "UPDATE your_table SET column1 = %s WHERE id = %s"
    update_data = ('new_value', 1)
    cursor.execute(update_query, update_data) #参数化查询
    
    # 删除数据
    delete_query = "DELETE FROM your_table WHERE id = %s"
    delete_data = (1,)
    cursor.execute(delete_query, delete_data)
    
    # 提交事务
    conn.commit()
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  ### **管理事务** ###

以确保一组数据库操作要么全部成功，要么全部回滚。

# 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    try:
        # 开始事务
        conn.begin()
    
        # 执行数据库操作
        cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')")
        cursor.execute("UPDATE your_table SET column1 = 'new_value' WHERE id = 1")
    
        # 提交事务
        conn.commit()
    
    except Exception as e:
        # 回滚事务
        conn.rollback()
        print("Error:", e)
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # 查询结果处理 #

\# pymssql返回的查询结果是一个元组列表，其中每个元组表示一行数据。你可以通过遍历查询结果来逐行处理数据。

# 查询结果处理
    # pymssql返回的查询结果是一个元组列表，其中每个元组表示一行数据。你可以通过遍历查询结果来逐行处理数据。
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行查询
    cursor.execute("SELECT column1, column2 FROM your_table")
    
    # 获取查询结果
    result = cursor.fetchall()
    
    # 遍历结果
    for row in result:
        column1_value = row[0]
        column2_value = row[1]
        # 处理数据
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # **处理大型结果集** #

如果查询结果集非常大，无法一次性全部加载到内存中，可以使用pymssql提供的`fetchone()`和`fetchmany()`方法来逐步获取结果集的数据。

# 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行查询
    cursor.execute("SELECT column1, column2 FROM your_table")
    
    # 获取一条记录
    row = cursor.fetchone()
    while row:
        # 处理数据
        print(row)
    
        # 获取下一条记录
        row = cursor.fetchone()
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # 批量插入数据 #

\# 如果你需要插入大量数据到数据库，一次插入一行可能效率较低。pymssql允许你使用executemany()方法进行批量插入，一次插入多行数据。

# 批量插入数据
    # 如果你需要插入大量数据到数据库，一次插入一行可能效率较低。pymssql允许你使用executemany()方法进行批量插入，一次插入多行数据。
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 准备插入数据
    data = [('value1', 'value2'),
            ('value3', 'value4'),
            ('value5', 'value6')]
    
    # 执行批量插入
    insert_query = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)"
    cursor.executemany(insert_query, data)
    
    # 提交事务
    conn.commit()
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # 存储过程调用 #

\# pymssql也支持调用MSSQL数据库中的存储过程。你可以使用execute\_proc()方法来执行存储过程。

# 存储过程调用
    # pymssql也支持调用MSSQL数据库中的存储过程。你可以使用execute_proc()方法来执行存储过程。
    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行存储过程
    cursor.execute_proc('your_stored_procedure_name', ('param1', 'param2'))
    
    # 获取结果
    result = cursor.fetchall()
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # **分页查询** #

当处理大量数据时，分页查询是一种常见的需求。可以使用pymssql的`OFFSET`和`FETCH`语句来实现分页查询。通过调整`page_size`和`page_number`参数，可以获取指定页数的数据。

# 定义分页参数
    page_size = 10
    page_number = 1
    
    # 执行分页查询
    query = f"SELECT column1, column2 FROM your_table ORDER BY column1 OFFSET {page_size * (page_number - 1)} ROWS FETCH NEXT {page_size} ROWS ONLY"
    cursor.execute(query)
    
    result = cursor.fetchall()
    
    for row in result:
        # 处理数据

# 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 定义分页查询语句
    page_size = 10  # 每页的记录数
    page_number = 1  # 页码
    offset = (page_number - 1) * page_size  # 计算偏移量
    query = f"SELECT column1, column2 FROM your_table ORDER BY column1 OFFSET {offset} ROWS FETCH NEXT {page_size} ROWS ONLY"
    
    # 执行分页查询
    cursor.execute(query)
    
    # 处理查询结果
    result = cursor.fetchall()
    for row in result:
        # 处理数据
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # **处理数据库连接错误** #

在连接数据库时，可能会遇到连接错误。可以通过捕获pymssql库引发的`pymssql.OperationalError`异常来处理连接错误。

import pymssql
    
    try:
        conn = pymssql.connect(server='server_name', database='database_name', user='username', password='password')
        # 连接成功，执行数据库操作
        cursor = conn.cursor()
        # 执行查询、插入、更新等操作
        # ...
        conn.commit()
        cursor.close()
        conn.close()
    
    except pymssql.OperationalError as e:
        # 处理连接错误
        print("Connection Error:", e)

import pymssql
    
    try:
        # 连接数据库
        conn = pymssql.connect(server='server_name', database='database_name', user='username', password='password')
    
        # 执行数据库操作
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT column1, column2 FROM your_table")
        result = cursor.fetchall()
    
        # 处理查询结果
        for row in result:
            # 处理数据
    
    except pymssql.Error as e:
        print("Database Error:", e)
    
    finally:
        # 关闭连接
        if conn:
            conn.close()

*  # **获取查询结果的列信息** #

如果你需要获取查询结果的列信息，如列名、数据类型等，可以使用`cursor.description`属性。

# 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行查询
    cursor.execute("SELECT column1, column2 FROM your_table")
    
    # 获取列名
    column_names = [column[0] for column in cursor.description]
    
    # 获取列类型
    column_types = [column[1] for column in cursor.description]
    
    # 处理查询结果
    result = cursor.fetchall()
    for row in result:
        for name, value in zip(column_names, row):
            print(f"{name}: {value}")
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # **处理查询结果中的NULL值** #

在查询结果中，某些列的值可能为NULL。pymssql将NULL值表示为Python中的`None`。你可以使用条件语句来处理查询结果中的NULL值。

cursor.execute("SELECT column1, column2 FROM your_table")
    
    result = cursor.fetchall()
    
    for row in result:
        column1_value = row[0] if row[0] is not None else 'N/A'
        column2_value = row[1] if row[1] is not None else 'N/A'
        # 处理数据

*  # **执行存储过程并获取输出参数** #

如果你需要执行MSSQL数据库中的存储过程，并获取输出参数的值，可以使用pymssql提供的`callproc()`方法。使用`callproc()`方法执行名为`your_stored_procedure_name`的存储过程，并传递参数`param1`和`param2`。然后，可以使用`getoutputparams()`方法获取输出参数的值。

# 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行存储过程
    cursor.callproc('your_stored_procedure_name', (param1, param2))
    
    # 获取输出参数的值
    output_param1 = cursor.getoutputparams()[0]
    output_param2 = cursor.getoutputparams()[1]
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # **批量更新数据** #

如果你需要批量更新数据库中的数据，可以使用pymssql的`executemany()`方法。

# 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()
    
    # 定义更新语句和数据
    update_query = "UPDATE your_table SET column1 = %s WHERE id = %s"
    data = [('new_value1', 1), ('new_value2', 2), ('new_value3', 3)]
    
    # 执行批量更新
    cursor.executemany(update_query, data)
    
    # 提交事务
    conn.commit()
    
    # 关闭游标
    cursor.close()

*  # **使用with语句自动管理连接和事务** #

使用`with`语句可以更方便地管理数据库连接和事务，确保资源的正确释放和事务的提交或回滚。

# 使用with语句管理连接和事务
    with pymssql.connect(server='server_name', database='database_name', user='username', password='password') as conn:
        # 创建游标对象
        cursor = conn.cursor()
    
        try:
            # 执行数据库操作
            cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2')")
            cursor.execute("UPDATE your_table SET column1 = 'new_value' WHERE id = 1")
    
            # 提交事务
            conn.commit()
    
        except Exception as e:
            # 回滚事务
            conn.rollback()
            print("Error:", e)
    
        # 关闭游标
        cursor.close()

*  # **异步操作** #

如果你需要执行异步的MSSQL数据库操作，pymssql提供了对异步IO的支持。可以使用`pymssql.connect()`的`asynchronous=True`参数来创建异步连接，以及`cursor.execute()`的`as_dict=True`参数来执行异步查询并返回字典格式的结果。使用`asyncio`模块创建了一个异步的主函数`main()`，在其中创建了异步连接和游标，并执行了异步查询。最后，我们使用事件循环运行异步任务。

import asyncio
    import pymssql
    
    async def main():
        # 创建异步连接
        conn = await pymssql.connect(server='server_name', database='database_name', user='username', password='password', asynchronous=True)
    
        # 创建异步游标
        cursor = conn.cursor(as_dict=True)
    
        # 执行异步查询
        await cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    
        # 获取结果
        result = await cursor.fetchall()
    
        # 处理查询结果
        for row in result:
            # 处理数据
    
        # 关闭游标和连接
        await cursor.close()
        await conn.close()
    
    # 创建事件循环并运行异步任务
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())

*  # **使用连接池** #

连接池是一种用于管理数据库连接的技术，它可以提高应用程序的性能和可扩展性。pymssql支持使用连接池来管理数据库连接。使用连接池可以减少连接的创建和销毁开销，并提供连接的复用，从而提高应用程序的性能和可扩展性。

from pymssql import pool
    
    # 创建连接池
    pool = pool.ConnectionPool(server='server_name', database='database_name', user='username', password='password', max_connections=5)
    
    # 从连接池获取连接
    conn = pool.get_connection()
    
    # 执行数据库操作
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
    result = cursor.fetchall()
    
    # 处理查询结果
    for row in result:
        # 处理数据
    
    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    conn.close()