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Schnellstart: Wiederholbare Bereitstellungen mit dem mssql-python-Treiber für Python

In dieser Schnellstartanleitung verwenden Sie uv, um Projektabhängigkeiten und Umgebungen für ein Python-Skript zu verwalten, das eine Verbindung zu einer von Ihnen erstellten und mit Beispieldaten geladenen Datenbank herstellt. Sie verwenden den mssql-python Treiber für Python, um eine Verbindung mit Ihrer Datenbank herzustellen und grundlegende Vorgänge auszuführen, z. B. Lesen und Schreiben von Daten.

Der mssql-python Treiber erfordert keine externen Abhängigkeiten von Windows-Computern. Der Treiber installiert alles, was er mit einer einzigen pip Installation benötigt, sodass Sie die neueste Version des Treibers für neue Skripts verwenden können, ohne andere Skripts zu unterbrechen, die Sie nicht zum Upgrade und Test benötigen.

mssql-python-Dokumentation | mssql-python-Quellcode | Paket (PyPi) | Uv

Voraussetzungen

Erstellen einer SQL-Datenbank

Für diese Schnellstartanleitung ist das AdventureWorks2025 Lightweight-Schema unter Microsoft SQL Server, SQL-Datenbank in Fabric oder Azure SQL-Datenbank erforderlich.

Erstellen Sie das Projekt, und führen Sie den Code aus.

Erstellen eines neuen Projekts

  1. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung in Ihrem Entwicklungsverzeichnis. Wenn Sie kein Verzeichnis haben, erstellen Sie ein neues Verzeichnis namens python, scriptsusw. Vermeiden Sie Ordner auf Ihrem OneDrive, die Synchronisierung kann die Verwaltung Ihrer virtuellen Umgebung beeinträchtigen.

  2. Erstellen Sie ein neues Projekt mit uv.

    uv init mssql-python-repeatable-qs
cd mssql-python-repeatable-qs

Hinzufügen von Abhängigkeiten

Im selben Verzeichnis installieren Sie die Pakete mssql-python, python-dotenv und rich.

uv add mssql-python python-dotenv rich

Starten Sie Visual Studio Code.

Führen Sie im selben Verzeichnis den folgenden Befehl aus.

code .

Pyproject.toml aktualisieren

  1. Das pyproject.toml enthält die Metadaten für Ihr Projekt. Öffnen Sie die Datei in Ihrem bevorzugten Editor.

  2. Überprüfen Sie den Inhalt der Datei. Es sollte mit diesem Beispiel vergleichbar sein. Beachten Sie die Python-Version und Abhängigkeit, denn mssql-python verwendet >=, um eine Mindestversion zu definieren. Wenn Sie eine genaue Version bevorzugen, ändern Sie die >= Vorversionsnummer in ==. Die aufgelösten Versionen der einzelnen Pakete werden dann im uv.lock gespeichert. Die Sperrdatei stellt sicher, dass Entwickler, die am Projekt arbeiten, konsistente Paketversionen verwenden. Außerdem wird sichergestellt, dass derselbe Satz von Paketversionen beim Verteilen des Pakets an Endbenutzer verwendet wird. Sie sollten die uv.lock Datei nicht bearbeiten.

    [project]
name = "mssql-python-repeatable-qs"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "mssql-python>=0.10.0",
    "python-dotenv>=1.1.1",
    "rich>=14.1.0",
]

  3. Aktualisieren Sie die Beschreibung so, dass sie aussagekräftiger ist.

    description = "Connects to a SQL database using mssql-python"

  4. Speichern und schließen Sie die Datei.

Aktualisieren von main.py

  1. Öffnen Sie die Datei mit dem Namen main.py. Es sollte mit diesem Beispiel vergleichbar sein.

    def main():
    print("Hello from mssql-python-repeatable-qs!")

if __name__ == "__main__":
    main()

  2. Fügen Sie oben in der Datei die folgenden Importe oberhalb der Zeile mit def main() hinzu.

    Tipp

    Wenn Visual Studio Code Probleme beim Beheben von Paketen hat, müssen Sie den Interpreter aktualisieren, um die virtuelle Umgebung zu verwenden.

    from os import getenv
from dotenv import load_dotenv
from mssql_python import connect, Connection, Cursor
from rich.console import Console
from rich.progress import Progress, SpinnerColumn, TextColumn
from rich.table import Table
from argparse import ArgumentParser
from time import sleep

  3. Fügen Sie zwischen den Importen und der Zeile mit def main()dem folgenden Code hinzu.

    def get_results(sleep_time: int = 0) -> None:
 with Progress(
     SpinnerColumn(),
     TextColumn("[progress.description]{task.description}"),
     transient=True,
 ) as progress:
     task = progress.add_task(
         description="Connecting to SQL...")

     cursor = query_sql()

     # Simulate a slow connection for demo purposes
     sleep(sleep_time)

     progress.update(task, description="Formatting results...")

     table = Table(title="Orders by Customer")
     # https://rich.readthedocs.io/en/stable/appendix/colors.html
     table.add_column("Customer ID", style="bright_blue", justify="center")
     table.add_column("Company Name", style="bright_white", justify="left")
     table.add_column("Order Count", style="bold green", justify="right")

     records = cursor.fetchall()
     for r in records:
         table.add_row(f"{r.CustomerID}",
                       f"{r.CompanyName}", f"{r.OrderCount}")

     if cursor:
         cursor.close()

     # Simulate a slow connection for demo purposes
     sleep(sleep_time)

     progress.stop()

     Console().print(table)

  4. Fügen Sie zwischen den Importen und def get_results(sleep_time: int = 0) -> None: diesen Code hinzu.

    _connection = None

def get_connection() -> Connection:
   global _connection
   if not _connection:
       load_dotenv()
       _connection = connect(getenv("SQL_CONNECTION_STRING"))  # type: ignore
   return _connection

def query_sql() -> Cursor:

   SQL_QUERY = """
     SELECT TOP 5
     c.CustomerID,
     c.CompanyName,
     COUNT(soh.SalesOrderID) AS OrderCount
     FROM
     SalesLT.Customer AS c
     LEFT OUTER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
     ON c.CustomerID = soh.CustomerID
     GROUP BY
     c.CustomerID,
     c.CompanyName
     ORDER BY
     OrderCount DESC;
   """

   conn = get_connection()
   cursor = conn.cursor()
   cursor.execute(SQL_QUERY)
   return cursor

  5. Suchen Sie diesen Code.

    def main():
    print("Hello from test!")

  6. Ersetzen Sie ihn durch diesen Code.

    def main() -> None:
   parser = ArgumentParser()
   parser.add_argument("--sleep-time", type=int, default=0,
                       help="Time to sleep in seconds to simulate slow connection")
   args = parser.parse_args()

   if args.sleep_time > 0:
       get_results(args.sleep_time)
   else:
       get_results()

   if _connection:
       _connection.close()

  7. Speichern Sie und schließen Sie main.py.

Speichern der Verbindungszeichenfolge

  1. Öffnen Sie die .gitignore Datei, und fügen Sie einen Ausschluss für Dateien hinzu .env . Ihre Datei sollte mit diesem Beispiel vergleichbar sein. Achten Sie darauf, sie zu speichern und zu schließen, wenn Sie fertig sind.

    # Python-generated files
__pycache__/
*.py[oc]
build/
dist/
wheels/
*.egg-info

# Virtual environments
.venv

# Connection strings and secrets
.env

  2. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis eine neue Datei mit dem Namen .env.

  3. Fügen Sie in der .env Datei einen Eintrag für die Verbindungszeichenfolge mit dem Namen SQL_CONNECTION_STRINGhinzu. Ersetzen Sie das Beispiel hier durch ihren tatsächlichen Verbindungszeichenfolgenwert.

    SQL_CONNECTION_STRING="Server=<server_name>;Database={<database_name>};Encrypt=yes;TrustServerCertificate=no;Authentication=ActiveDirectoryInteractive"

    Tipp

    Die hier verwendete Verbindungszeichenfolge hängt weitgehend vom Typ der SQL-Datenbank ab, mit der Sie eine Verbindung herstellen. Wenn Sie eine Verbindung mit einer Azure SQL-Datenbank oder einer SQL-Datenbank in Fabric herstellen, verwenden Sie die ODBC-Verbindungszeichenfolge auf der Registerkarte "Verbindungszeichenfolgen". Möglicherweise müssen Sie den Authentifizierungstyp je nach Szenario anpassen. Weitere Informationen zu Verbindungszeichenfolgen und deren Syntax finden Sie in der Referenz zur Verbindungszeichenfolgensyntax.

Verwenden Sie "uv run", um das Skript auszuführen.

Tipp

Um die Microsoft Entra-Authentifizierung in macOS zu verwenden, müssen Sie entweder über die Azure Repos-Erweiterung in Visual Studio Code oder über az login die Azure Command-Line Interface (CLI) angemeldet sein.

  1. Führen Sie im Terminalfenster vor oder in einem neuen Terminalfenster, das im selben Verzeichnis geöffnet ist, den folgenden Befehl aus.

     uv run main.py

  2. Jetzt führen wir es erneut aus, aber langsamer, um beide Statusupdates anzeigen zu können.

     uv run main.py --sleep-time 5

    Dies ist die erwartete Ausgabe, wenn das Skript abgeschlossen ist.

                             Orders by Customer
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Customer ID ┃ Company Name                   ┃ Order Count ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━┩
│    29485    │ Professional Sales and Service │           1 │
│    29531    │ Remarkable Bike Store          │           1 │
│    29546    │ Bulk Discount Store            │           1 │
│    29568    │ Coalition Bike Company         │           1 │
│    29584    │ Futuristic Bikes               │           1 │
└─────────────┴────────────────────────────────┴─────────────┘

  3. Um Ihr Skript auf einem anderen Computer bereitzustellen, kopieren Sie alle Dateien mit Ausnahme des .venv Ordners auf den anderen Computer. Die virtuelle Umgebung wird mit der ersten Ausführung neu erstellt.

Nächster Schritt

Besuchen Sie das mssql-python GitHub-Treiberrepository für weitere Beispiele, um Ideen beizutragen oder Probleme zu melden.

mssql-python-Treiber auf GitHub

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