Řádkové objekty v mssql-python

Ovladač mssql-python vrací data řádků jako Row objekty z operací načítaní. Tyto objekty poskytují flexibilní přístupové vzory:

• Přístup k atributům (row.ColumnName) je nejčitelnější volbou pro pojmenované sloupce. Použijte ho, když má váš dotaz známý, stabilní seznam sloupců.
• Přístup ke string key (row['ColumnName']) poskytuje slovníkový přístup ke sloupcům podle názvu, což je užitečné, když potřebujete programové vyhledávání sloupců nebo když názvy sloupců obsahují mezery či speciální znaky.
• Index access (row[0]) je užitečný pro dynamické dotazy, kde nejsou známa jména sloupců při vývoji nebo při zpracování SELECT * výsledků.
• Rozbalování n-tic (a, b, c = row) je nejstručnější volbou pro smyčková tělesa s malým, pevně stanoveným počtem sloupců.

Přístup k atributům

Přistupujte k hodnotám sloupců přímo podle jména:

import mssql_python

conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID = 1")
row = cursor.fetchone()

print(row.ProductID)     # 1
print(row.Name)          # 'Adjustable Race'
print(row.ListPrice)     # 0.00

Citlivost na velikost písmen

Přístup ke jménu sloupců je rozlišující velká a má velikost a odpovídá názvům sloupců vráceným SQL Server. Pokud vaše databáze používá nekonzistentní písmena, použijte SQL AS aliasy k normalizaci jmen nebo zapněte nastavení modulu lowercase (viz Konfigurace modulu):

cursor.execute("SELECT FirstName, LastName, EmailPromotion FROM Person.Person WHERE BusinessEntityID < 10")
row = cursor.fetchone()

print(row.FirstName)      # Works
print(row.LastName)       # Works
print(row.EmailPromotion) # Works
print(row.firstname)      # AttributeError - wrong case

Sloupcové aliasy

Použijte SQL aliasy k vytváření přátelských jmen atributů:

cursor.execute("""
    SELECT 
        p.ProductID,
        p.Name,
        c.Name AS Category
    FROM Production.Product p
    JOIN Production.ProductSubcategory c ON p.ProductSubcategoryID = c.ProductSubcategoryID
    WHERE p.ProductSubcategoryID IS NOT NULL
""")

for row in cursor:
    print(f"{row.Name} ({row.Category})")

Přístup k indexu

Hodnoty přístupu podle sloupcového indexu založeného na nule:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

print(row[0])  # ProductID
print(row[1])  # Name
print(row[2])  # ListPrice

Negativní indexace

Ovladač podporuje negativní indexování ve stylu Python:

cursor.execute("""
    SELECT Demo.A, Demo.B, Demo.C, Demo.D
    FROM (VALUES (1, 2, 3, 4)) AS Demo(A, B, C, D)
""")
row = cursor.fetchone()

print(row[-1])  # Last column (D)
print(row[-2])  # Second to last (C)

Přístup ke stringovému klíči

Přistupujte k hodnotám sloupců podle názvu pomocí slovníkové syntaxe:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID = 1")
row = cursor.fetchone()

print(row['ProductID'])   # 1
print(row['Name'])        # 'Adjustable Race'
print(row['ListPrice'])   # Decimal('0.00')

To je užitečné, když názvy sloupců obsahují mezery nebo speciální znaky, nebo když potřebujete přistupovat ke sloupcům programovaně:

column_name = 'ListPrice'
value = row[column_name]  # Programmatic column access

Krájení

Extrahujte více hodnot pomocí řezů:

cursor.execute("""
    SELECT Demo.A, Demo.B, Demo.C, Demo.D, Demo.E
    FROM (VALUES (1, 2, 3, 4, 5)) AS Demo(A, B, C, D, E)
""")
row = cursor.fetchone()

print(row[1:4])    # Columns B, C, D (indices 1, 2, 3)
print(row[:2])     # First two columns (A, B)
print(row[2:])     # From C to end

Rozbalování n-tic

Rozbalte hodnoty řádků přímo do proměnných:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 10")

for product_id, name, price in cursor:
    print(f"#{product_id}: {name} - ${price}")

Částečné rozbalování

Použijte * k zachycení zbývajících hodnot:

cursor.execute("""
    SELECT TOP 2 ProductID, Name, ProductNumber, Color, Size, Weight
    FROM Production.Product
    WHERE ProductNumber IS NOT NULL
    ORDER BY ProductID
""")

for product_id, name, *rest in cursor:
    print(f"{product_id}: {name}, extra columns: {rest}")

Délka řádku a iterace

Pracujte s rozměry řádků a procházejte hodnoty sloupců:

Získejte počet sloupců

Použijte len() pro získání počtu sloupců v řadě:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

print(len(row))  # Number of columns

Iterujte přes hodnoty

Projděte sloupcové hodnoty v pořadí:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

for value in row:
    print(value)

Zkontrolujte, zda sloupec existuje

Použijte hasattr() k testování přítomnosti názvu sloupce:

# Use hasattr to check for column name
if hasattr(row, 'DiscountPrice'):
    print(f"Discount: {row.DiscountPrice}")
else:
    print("No discount available")

Převod na vestavěné typy

Řádkové objekty lze převést do standardních typů Python pro integraci s dalšími knihovnami a API:

Převod na n-tici

Převeďte řádek na n-tici pomocí tuple() konstruktoru:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name FROM Production.Product WHERE ProductID = 1")
row = cursor.fetchone()

row_tuple = tuple(row)
print(row_tuple)  # (1, 'Adjustable Race')

Převod na seznam

Převeďte řádek na seznam pomocí konstruktoru list() :

row_list = list(row)
print(row_list)  # [1, 'Adjustable Race']

Převést na slovník

Převeďte řádek do slovníku, když ho potřebujete serializovat do JSONu, předat ho šablonovému enginu nebo sloučit s dalšími daty. Sestavte slovník z cursor.description hodnot řádků a řádků:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID = 1")
row = cursor.fetchone()

# Create dict from description and values
columns = [col[0] for col in cursor.description]
row_dict = dict(zip(columns, row))
print(row_dict)  # {'ProductID': 1, 'Name': 'Adjustable Race', 'ListPrice': Decimal('0.00')}

Pomocná funkce pro převod diktátů

Vytvořte znovupoužitelnou pomocnou funkci pro převod všech načítaných řádků na slovníky:

def rows_to_dicts(cursor):
    """Convert fetched rows to list of dictionaries."""
    columns = [col[0] for col in cursor.description]
    return [dict(zip(columns, row)) for row in cursor.fetchall()]

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 10")
products = rows_to_dicts(cursor)
for p in products:
    print(p['Name'])

Práce s nulovatelnými hodnotami

Ovladač vrací NULL hodnoty jako Python None:

cursor.execute("SELECT FirstName, MiddleName, LastName FROM Person.Person WHERE BusinessEntityID = 1")
row = cursor.fetchone()

if row.MiddleName is None:
    full_name = f"{row.FirstName} {row.LastName}"
else:
    full_name = f"{row.FirstName} {row.MiddleName} {row.LastName}"

Práce s kurzor.description

Získejte metadata sloupců spolu s daty řádků:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")

# Column information
for col in cursor.description:
    print(f"Name: {col[0]}, Type: {col[1]}")

# Fetch with metadata
row = cursor.fetchone()
for i, col in enumerate(cursor.description):
    print(f"{col[0]}: {row[i]}")

Obvyklé scénáře

Zde jsou praktické vzory pro práci s objekty řádků v reálných aplikacích:

Řádky procesů s pojmenovaným přístupem

Řádky procesů využívající přístup k atributům pro čitelný, udržovatelný kód:

def process_orders(conn):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("""
        SELECT SalesOrderID, CustomerID, OrderDate, TotalDue 
        FROM Sales.SalesOrderHeader 
        WHERE Status = 5
    """)
    
    for order in cursor:
        print(f"Order #{order.SalesOrderID}")
        print(f"  Customer: {order.CustomerID}")
        print(f"  Date: {order.OrderDate}")
        print(f"  Total: ${order.TotalDue:.2f}")

Postavte objekty z řádků

Pro aplikace s doménovým modelem se řádky mapují na datové třídy nebo typované objekty. Toto mapování vám poskytuje automatické dokončování IDE, kontrolu typů a jasnou hranici mezi řádky databáze a logikou aplikace.

from dataclasses import dataclass
from datetime import date
from decimal import Decimal

@dataclass
class Product:
    id: int
    name: str
    price: Decimal
    created: date

def get_products(conn) -> list[Product]:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice, SellStartDate FROM Production.Product WHERE ProductID < 10")
    
    return [
        Product(
            id=row.ProductID,
            name=row.Name,
            price=row.ListPrice,
            created=row.SellStartDate
        )
        for row in cursor
    ]

Export do JSON

Serializujte řádkové objekty do JSON s vlastním zpracováním typů pro datetime a desetinné hodnoty:

import json
from datetime import date, datetime
from decimal import Decimal

def json_serializer(obj):
    """Custom serializer for non-JSON types."""
    if isinstance(obj, (date, datetime)):
        return obj.isoformat()
    if isinstance(obj, Decimal):
        return float(obj)
    raise TypeError(f"Type {type(obj)} not serializable")

def export_to_json(cursor, filename):
    columns = [col[0] for col in cursor.description]
    rows = [dict(zip(columns, row)) for row in cursor.fetchall()]
    
    with open(filename, 'w') as f:
        json.dump(rows, f, default=json_serializer, indent=2)

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 10")
export_to_json(cursor, "products.json")

Agregovat do skupin

Seskupte řádky podle hodnoty sloupce a shromáždíte je do slovníku pro analýzu nebo zobrazení:

from collections import defaultdict

cursor.execute("""
    SELECT c.Name AS CategoryName, p.Name AS ProductName, p.ListPrice 
    FROM Production.Product p
    JOIN Production.ProductSubcategory c ON p.ProductSubcategoryID = c.ProductSubcategoryID
    WHERE p.ProductSubcategoryID IS NOT NULL
    ORDER BY c.Name
""")

products_by_category = defaultdict(list)
for row in cursor:
    products_by_category[row.CategoryName].append({
        'name': row.ProductName,
        'price': row.ListPrice
    })

for category, products in products_by_category.items():
    print(f"\n{category}:")
    for p in products:
        print(f"  - {p['name']}: ${p['price']}")

Související obsah

• Získávání dat
• Mapování datových typů
• Vlastní převodníky typu