Udostępnij za pomocą

Szybki start: nawiązywanie połączenia za pomocą sterownika pymssql dla języka Python

W tym szybkim starcie połączysz skrypt Pythona z utworzoną przez Ciebie bazą danych, załadowaną przykładowymi danymi. Sterownik pymssql dla Pythona służy do łączenia się z twoją bazą danych i wykonywania podstawowych operacji, takich jak odczytywanie i zapisywanie danych.

Dokumentacja pymssql | Kod źródłowy pymssql | Pakiet (PyPi)

Wymagania wstępne

  • Python 3

    • Jeśli nie masz jeszcze języka Python, zainstaluj środowisko uruchomieniowe języka Python i menedżera pakietów python (PyPI) z python.org.

    • Wolisz nie używać własnego środowiska? Otwórz jako devcontainer przy użyciu usługi GitHub Codespaces.

  • pymssql pakiet z PyPI.

  • Baza danych w programie SQL Server, usłudze Azure SQL Database lub bazie danych SQL w usłudze Fabric z przykładowym AdventureWorks2025 schematem i prawidłowymi parametrami połączenia.

Konfigurowanie

Wykonaj następujące kroki, aby skonfigurować środowisko deweloperskie do tworzenia aplikacji przy użyciu pymssql sterownika języka Python.

Uwaga / Notatka

Ten sterownik używa protokołu Tabular Data Stream (TDS), który jest domyślnie włączony na SQL Server, bazie danych SQL Fabric i usłudze Azure SQL Database. Nie jest wymagana żadna dodatkowa konfiguracja.

Instalowanie pakietu pymssql

pymssql Pobierz pakiet z PyPI.

  1. Otwórz wiersz polecenia w pustym katalogu.

  2. Zainstaluj pakiet pymssql.

    pip install pymssql

Instalowanie pakietu python-dotenv

Pobierz element python-dotenv z PyPI.

  1. W tym samym katalogu zainstaluj pakiet python-dotenv.

    pip install python-dotenv

Sprawdzanie zainstalowanych pakietów

Możesz użyć narzędzia wiersza polecenia PyPI, aby sprawdzić, czy są zainstalowane zamierzone pakiety.

  1. Sprawdź listę zainstalowanych pakietów za pomocą polecenia pip list.

    pip list

Tworzenie bazy danych SQL

Ten szybki start wymaga schematu AdventureWorks2025 Lightweight w Microsoft SQL Server, bazie danych SQL w Fabric lub Azure SQL Database.

Uruchamianie kodu

Tworzenie nowego pliku

  1. Utwórz nowy plik o nazwie app.py.

  2. Dodaj docstring modułu.

    """
Connects to a SQL database using pymssql
"""

  3. Importuj pakiety, w tym pymssql.

    from os import getenv
from dotenv import load_dotenv
from pymssql import connect

  4. pymssql.connect Użyj funkcji , aby nawiązać połączenie z bazą danych SQL.

    load_dotenv()
conn = connect(getenv("SQL_SERVER"),getenv("SQL_USER"),getenv("SQL_PASSWORD"),getenv("SQL_DATABASE"))

  5. W bieżącym katalogu utwórz nowy plik o nazwie .env.

  6. .env W pliku dodaj wpisy dla wartości parametrów połączenia o nazwie SQL_SERVER, SQL_USER, SQL_PASSWORD, SQL_DATABASE. Zastąp tutaj symbole zastępcze rzeczywistymi wartościami parametrów połączenia.

    SQL_SERVER="<server_name>"
SQL_USER="<sql_user_name>"
SQL_PASSWORD="<sql_user_password>"
SQL_DATABASE="<sql_database>"

    Wskazówka

    Parametry połączenia używane w tym miejscu w dużej mierze zależą od typu bazy danych SQL, z którą nawiązujesz połączenie. Aby uzyskać więcej informacji na temat parametrów połączenia i ich składni, zobacz Atrybuty połączenia FreeTDS.

Wykonywanie zapytania

Użyj ciągu zapytania SQL, aby wykonać zapytanie i przeanalizować wyniki.

  1. Utwórz zmienną dla ciągu zapytania SQL.

    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;
"""

  2. Użyj cursor.execute polecenia , aby pobrać zestaw wyników z zapytania względem bazy danych.

    cursor = conn.cursor(as_dict=True)
cursor.execute(SQL_QUERY)

    Uwaga / Notatka

    Ta funkcja zasadniczo akceptuje dowolne zapytanie i zwraca zestaw wyników, który można iterować za pomocą funkcji cursor.fetchone().

  3. foreach Użyj pętli , aby pobrać wszystkie rekordy z bazy danych. Następnie wydrukuj rekordy.

    for r in cursor:
    print(f"{r['CustomerID']}\t{r['OrderCount']}\t{r['CompanyName']}")

  4. app.py plik.

  5. Otwórz terminal i przetestuj aplikację.

    python app.py

    Oto oczekiwane dane wyjściowe.

    29485   1       Professional Sales and Service
29531   1       Remarkable Bike Store
29546   1       Bulk Discount Store
29568   1       Coalition Bike Company
29584   1       Futuristic Bikes

Wstaw wiersz jako transakcję

Bezpiecznie wykonaj instrukcję INSERT i przekaż parametry. Przekazywanie parametrów jako wartości chroni aplikację przed atakami polegającymi na wstrzyknięciu kodu SQL .

  1. Dodaj import randrange z biblioteki random na początku app.py.

    from random import randrange

  2. Na końcu app.py dodaj kod w celu wygenerowania losowego numeru produktu.

    productNumber = randrange(1000)

    Wskazówka

    Generowanie losowego numeru produktu w tym miejscu gwarantuje, że można uruchomić ten przykład wiele razy.

  3. Utwórz ciąg instrukcji SQL.

    SQL_STATEMENT = """
INSERT SalesLT.Product (
Name,
ProductNumber,
StandardCost,
ListPrice,
SellStartDate
) OUTPUT INSERTED.ProductID
VALUES (%s, %s, %s, %s, CURRENT_TIMESTAMP)
"""

  4. Wykonaj instrukcję przy użyciu polecenia cursor.execute.

    cursor.execute(
    SQL_STATEMENT,
    (
        f'Example Product {productNumber}',
        f'EXAMPLE-{productNumber}',
        100,
        200
    )
)

  5. Pobierz pojedynczy wynik przy użyciu metody cursor.fetchone, wyświetl unikatowy identyfikator wyniku, a następnie zatwierdź operację jako transakcję przy użyciu polecenia connection.commit.

    result = cursor.fetchone()
print(f"Inserted Product ID : {result['ProductID']}")
conn.commit()

    Wskazówka

    Opcjonalnie możesz użyć connection.rollback polecenia , aby wycofać transakcję.

  6. Zamknij kursor i połączenie za pomocą polecenia cursor.close i connection.close.

    cursor.close()
conn.close()

  7. app.py plik i ponownie przetestuj aplikację.

    python app.py

    Oto oczekiwane dane wyjściowe.

    Inserted Product ID : 1001

Następny krok

Odwiedź repozytorium GitHub sterowników pymssql, aby uzyskać więcej przykładów, wnieść pomysły lub zgłaszać problemy.

Sterownik pymssql w usłudze GitHub

  • Last updated on