python如何操作SQL Server数据库?

#暑期创作大赛#

当使用Python与SQL Server进行交互时，可以使用不同的库和模块。以下是25个示例代码，用于演示如何使用Python与SQL Server进行连接、查询、插入、更新和删除等操作：

使用pyodbc库连接到SQL Server：

import pyodbc

conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};'
                      'Server=server_name;'
                      'Database=database_name;'
                      'UID=username;'
                      'PWD=password')

cursor = conn.cursor()

查询数据库中的所有表：

cursor.execute("SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_TYPE='BASE TABLE'")

tables = cursor.fetchall()

for table in tables:
    print(table.TABLE_NAME)

查询表中的所有列：

cursor.execute("SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME='table_name'")

columns = cursor.fetchall()

for column in columns:
    print(column.COLUMN_NAME)

执行SELECT查询并获取结果：

cursor.execute("SELECT * FROM table_name")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

执行带有参数的SELECT查询：

param = 'example'

cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE column_name=?", param)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

插入新记录：

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

conn.commit()

更新记录：

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

conn.commit()

删除记录：

cursor.execute("DELETE FROM table_name WHERE column=? AND column2=?", value1, value2)

conn.commit()

使用事务进行批量插入：

data = [('value1', 'value2'), ('value3', 'value4')]

cursor.execute("BEGIN TRANSACTION")

try:
    for row in data:
        cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)", row)

    conn.commit()
    print("插入成功")
except:
    conn.rollback()
    print("插入失败")

创建新表：

cursor.execute("CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype)")

conn.commit()

删除表：

cursor.execute("DROP TABLE table_name")

conn.commit()

使用事务进行多个操作：

cursor.execute("BEGIN TRANSACTION")

try:
    # 执行多个SQL语句
    # ...

    conn.commit()
    print("操作成功")
except:
    conn.rollback()
    print("操作失败")

执行存储过程：

cursor.execute("{CALL stored_procedure_name}")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

获取查询结果的列名：

columns = [column[0] for column in cursor.description]

print(columns)

使用pandas库将查询结果转换为DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", conn)

print(df)

使用WHERE子句进行条件查询：

param = 'example'

cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE column_name=?", param)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

使用ORDER BY对结果进行排序：

cursor.execute("SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name ASC")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

使用LIMIT限制查询结果的数量：

cursor.execute("SELECT * FROM table_name LIMIT 10")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

使用JOIN进行表的连接查询：

cursor.execute("SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column = table2.column")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

使用GROUP BY进行分组查询：

cursor.execute("SELECT column, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

使用HAVING进行分组后的条件筛选：

cursor.execute("SELECT column, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column HAVING COUNT(*) > 10")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

使用SUM、AVG、MIN、MAX等聚合函数：

cursor.execute("SELECT SUM(column), AVG(column), MIN(column), MAX(column) FROM table_name")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

执行事务中的ROLLBACK：

conn.rollback()

关闭游标和数据库连接：

cursor.close()
conn.close()Python

处理异常错误：

try:
    # 执行SQL语句
    # ...
except Exception as e:
    print("发生错误：", e)

这些示例代码展示了如何使用Python与SQL Server进行交互的一些常见操作。您可以根据自己的需求和具体情况进行修改和扩展。