Recuperar datos con mssql-python

El controlador mssql-python ofrece varios métodos de obtención, patrones de acceso a filas y funciones de navegación por cursor para recuperar resultados de consultas.

Métodos de obtención

Después de ejecutar una consulta SELECT, utiliza métodos fetch para obtener resultados.

Fetchone()

Devuelve una sola fila o None , si no hay más filas disponibles:

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

row = cursor.fetchone()
while row:
    print(f"{row.ProductID}: {row.Name} - ${row.ListPrice}")
    row = cursor.fetchone()

Fetchmany()

Devuelve una lista de filas. cursor.arraysize Controla el tamaño predeterminado del lote (por defecto: 1):

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
cursor.arraysize = 100  # Fetch 100 rows at a time

while True:
    rows = cursor.fetchmany()
    if not rows:
        break
    for row in rows:
        print(row.Name)

También puedes especificar el tamaño directamente:

rows = cursor.fetchmany(50)  # Fetch up to 50 rows

fetchall()

Devuelve todas las filas restantes como una lista:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product WHERE Color = 'Black'")
rows = cursor.fetchall()

print(f"Found {len(rows)} products")
for row in rows:
    print(row.Name)

Fetchval()

Devuelve la primera columna de la primera fila, lo cual es útil para consultas escalares.

count = cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM Production.Product").fetchval()
print(f"Total products: {count}")

max_price = cursor.execute("SELECT MAX(ListPrice) FROM Production.Product").fetchval()
print(f"Highest price: ${max_price}")

Patrones de acceso a filas

La Row clase soporta múltiples patrones de acceso.

Acceso al índice

Acceder a las columnas por posición (base de cero):

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

product_id = row[0]
name = row[1]
price = row[2]

Acceso a atributos

Accede a las columnas por nombre:

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

product_id = row.ProductID
name = row.Name
price = row.ListPrice

Nombres de columna en minúsculas

Activar los nombres de atributos minúsculos globalmente:

import mssql_python

settings = mssql_python.get_settings()
settings.lowercase = True

cursor.execute("SELECT ProductID, Name FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()
print(row.productid, row.name)  # Lowercase access
settings.lowercase = False  # Restore default

Iteración

Las filas permiten iterar sobre los valores:

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

for value in row:
    print(value)

Iteración del cursor

Iterar directamente sobre el cursor para procesar filas:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")

for row in cursor:
    print(row.Name)

Este patrón equivale a llamar fetchone() repetidamente.

Metadatos de columna

Accede a la información de columnas a través de cursor.description:

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

for col in cursor.description:
    name, type_code, display_size, internal_size, precision, scale, null_ok = col
    print(f"Column: {name}, Type: {type_code}, Nullable: {null_ok}")

Recuento de filas

El cursor.rowcount atributo indica:

  • Para SELECT: Vuelve -1 después execute() hasta que comience la búsqueda. Una vez que comienzas a recuperar datos, refleja el número acumulado de filas recuperadas hasta ese momento.
  • Para INSERT/UPDATE/DELETE: Número de filas afectadas.
cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
print(f"Rows returned: {cursor.rowcount}")

cursor.execute("CREATE TABLE #PriceUpd (Name NVARCHAR(50), Price DECIMAL(10,2), CategoryID INT)")
cursor.execute("INSERT INTO #PriceUpd VALUES ('A',10,1),('B',20,1),('C',30,2)")
cursor.execute("UPDATE #PriceUpd SET Price = Price * 1.1 WHERE CategoryID = 1")
print(f"Rows updated: {cursor.rowcount}")

Navegación por cursor

skip()

Salta filas sin ir a buscarlas:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product ORDER BY ProductID")
cursor.skip(10)  # Skip first 10 rows
row = cursor.fetchone()  # Returns 11th row

scroll()

Mueve la posición del cursor hacia adelante:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product ORDER BY ProductID")

# Move forward 5 rows from current position
cursor.scroll(5, mode='relative')

row = cursor.fetchone()

Note

El controlador solo admite mode='relative' con valores positivos. El posicionamiento absoluto y el desplazamiento hacia atrás generan NotSupportedError porque el controlador usa cursores de solo avance.

Número de fila

Haz un seguimiento de la posición actual:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")

print(f"Initial position: {cursor.rownumber}")  # -1 (before first fetch)

row = cursor.fetchone()
print(f"After fetchone: {cursor.rownumber}")    # 0 (first row fetched)

Varios conjuntos de resultados

Úsase nextset() para procesar múltiples conjuntos de resultados:

cursor.execute("""
    SELECT * FROM Production.Product WHERE Color = 'Black';
    SELECT * FROM Production.ProductCategory;
    SELECT COUNT(*) FROM Production.Product;
""")

# First result set
products = cursor.fetchall()
print(f"Products: {len(products)}")

# Move to second result set
if cursor.nextset():
    categories = cursor.fetchall()
    print(f"Categories: {len(categories)}")

# Move to third result set
if cursor.nextset():
    count = cursor.fetchval()
    print(f"Total count: {count}")

Grandes conjuntos de resultados

Para conjuntos de resultados grandes, procesa filas en lotes para gestionar la memoria:

def process_batch(rows):
    # Example: print each row. Replace with your own logic.
    for row in rows:
        print(row)

cursor.execute("SELECT * FROM LargeTable")
cursor.arraysize = 1000

while True:
    rows = cursor.fetchmany()
    if not rows:
        break

    process_batch(rows)
    print(f"Processed {cursor.rownumber} rows so far")

Administradores de contexto

Utiliza gestores de contexto para la limpieza automática de recursos:

with mssql_python.connect(connection_string) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
        for row in cursor:
            print(row.Name)
# Cursor and connection closed automatically

procedimientos recomendados

  • Úsalo fetchmany() para obtener resultados grandes y evitar cargar todo en la memoria.
  • Cierra los cursores cuando termines para liberar recursos del servidor.
  • Utiliza nombres de columnas (acceso a atributos) para un código más legible.
  • Compruebe rowcount después de las instrucciones de modificación de datos.
  • Maneja None los valores explícitamente cuando las columnas son anulables.

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