Python编程连接SQL Server数据库详解252

前言

Python是一种广泛使用的编程语言，以其简单的语法、强大的功能和丰富的库而闻名。它广泛应用于各种领域，包括数据科学、机器学习和Web开发。SQL Server是微软公司推出的一款关系型数据库管理系统，以其稳定性、高性能和丰富的功能而著称。Python与SQL Server的结合，可以让开发者轻松地从Python应用程序中访问和操作SQL Server数据库，从而扩展其功能和应用场景。

连接SQL Server

要使用Python连接SQL Server数据库，需要借助第三方库。最流行的两个库是pyodbc和sqlalchemy。本节将分别介绍这两种库的连接方式。

使用pyodbc连接

pyodbc是一个开源库，它提供了一个ODBC接口，允许Python应用程序连接到各种数据库，包括SQL Server。要使用pyodbc连接SQL Server，需要先安装该库，然后使用以下代码建立连接：```python
import pyodbc
# 服务器名称
server = 'localhost'
# 数据库名称
database = 'test'
# 用户名
username = 'sa'
# 密码
password = '123456'
# 连接字符串
connection_string = (
'Driver={{SQL Server}};'
'Server=' + server + ';'
'Database=' + database + ';'
'User Id=' + username + ';'
'Password=' + password + ';'
)
# 建立连接
connection = (connection_string)
# 创建游标
cursor = ()
# 执行查询
("SELECT * FROM TableName")
# 获取结果
results = ()
# 关闭游标和连接
()
()
```

使用sqlalchemy连接

sqlalchemy是一个功能更强大的ORM（对象关系映射）库，它提供了一个统一的接口来访问各种数据库，包括SQL Server。要使用sqlalchemy连接SQL Server，需要先安装该库，然后使用以下代码建立连接：```python
from sqlalchemy import create_engine
# 服务器名称
server = 'localhost'
# 数据库名称
database = 'test'
# 用户名
username = 'sa'
# 密码
password = '123456'
# 连接字符串
connection_string = (
'mssql+pytds://' + username + ':' + password + '@' + server + '/' + database
)
# 创建引擎
engine = create_engine(connection_string)
# 创建会话
session = ()
# 执行查询
results = ("SELECT * FROM TableName")
# 获取结果
for row in results:
print(row)
# 关闭会话
()
```

执行查询和更新

连接到SQL Server数据库后，就可以执行查询和更新操作。以下是一些常用的操作示例：

执行查询

要执行查询，可以使用()方法。该方法接受一个SQL查询字符串作为参数，并返回一个结果集。可以使用()方法获取查询结果。例如：```python
import pyodbc
connection = (...)
cursor = ()
("SELECT * FROM TableName")
results = ()
for row in results:
print(row)
```

执行更新

要执行更新（如插入、更新或删除），可以使用()方法。该方法接受一个SQL更新字符串作为参数，并返回受影响的行数。例如：```python
import pyodbc
connection = (...)
cursor = ()
("INSERT INTO TableName (Name, Age) VALUES ('John', 30)")
()
```

事务处理

事务处理用于确保数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。在Python中，可以使用上下文管理器来处理事务。例如：```python
import pyodbc
connection = (...)
with () as cursor:
try:
# 执行一些操作
...
# 提交事务
()
except Exception as e:
# 回滚事务
()
```

最佳实践

在使用Python连接SQL Server时，有以下一些最佳实践可以遵循：* 使用连接池：连接池可以提高应用程序的性能和可扩展性，因为它可以重用现有的连接，而不是每次都需要重新建立连接。
* 使用参数化查询：参数化查询可以防止SQL注入攻击，并提高查询性能。
* 关闭连接：在使用完成后，应始终关闭连接，以释放资源。
* 处理异常：应用程序应该处理连接和查询过程中可能发生的异常。

结论

Python与SQL Server的结合为开发者提供了强大的工具，可以让开发者轻松地从Python应用程序中访问和操作SQL Server数据库。通过遵循本文中介绍的最佳实践，开发者可以创建高效、健壮和可扩展的应用程序。

2025-02-07

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