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Guia de início rápido: prototipagem rápida com o driver mssql-python para Python

Neste guia de início rápido, você usa Streamlit para criar rapidamente um relatório, permitindo que você colete rapidamente o feedback do usuário para garantir que você esteja no caminho certo. Você usa o mssql-python driver para Python para se conectar ao seu banco de dados e ler os dados carregados em seu relatório.

O mssql-python driver não requer nenhuma dependência externa em máquinas Windows. O driver instala tudo o que precisa com uma única pip instalação, permitindo que você use a versão mais recente do driver para novos scripts sem quebrar outros scripts que você não tem tempo para atualizar e testar.

Documentação do mssql-python | Código fonte mssql-python | Pacote (PyPi) | uv

Pré-requisitos

Criar um banco de dados SQL

Este quickstart requer o esquema AdventureWorks2025 Lightweight no Microsoft SQL Server, na base de dados SQL no Fabric ou na Azure SQL Database.

Crie o projeto e execute o código

Criar um novo projeto

  1. Abra um prompt de comando no diretório de desenvolvimento. Se você não tiver um, crie um novo diretório chamado python, scripts, etc. Evite pastas no seu OneDrive, a sincronização pode interferir no gerenciamento do seu ambiente virtual.

  2. Crie um novo projeto com uv.

    uv init rapid-prototyping-qs
cd rapid-prototyping-qs

Adicionar dependências

No mesmo diretório, instale os pacotes mssql-python, streamlit e python-dotenv.

uv add mssql-python python-dotenv streamlit

Abra o Visual Studio Code.

No mesmo diretório, execute o seguinte comando.

code .

Atualizar pyproject.toml

  1. O pyproject.toml contém os metadados para o seu projeto. Abra o arquivo em seu editor favorito.

  2. Atualize a descrição para ser mais descritiva.

    description = "A quick example of rapid prototyping using the mssql-python driver and Streamlit."

  3. Salve e feche o arquivo.

Atualizar main.py

  1. Abra o arquivo chamado main.py. Deve ser semelhante a este exemplo.

    def main():
 print("Hello from rapid-protyping-qs!")

 if __name__ == "__main__":
   main()

  2. Na parte superior do arquivo, adicione as seguintes importações acima da linha com def main().

    Sugestão

    Se o Visual Studio Code estiver tendo problemas para resolver pacotes, você precisará atualizar o intérprete para usar o ambiente virtual.

    from os import getenv
from dotenv import load_dotenv
from mssql_python import connect, Connection
import pandas as pd
import streamlit as st

  3. Entre as importações e a linha com def main(), adicione o código a seguir.

    def page_load() -> None:
   st.set_page_config(
       page_title="View Data",
       page_icon=":bar_chart:",
       layout="wide",
       initial_sidebar_state="expanded"
   )

   st.title("AdventureWorksLT Customer Order History")

   SQL_QUERY = """SELECT c.* FROM [SalesLT].[Customer] c inner join SalesLT.SalesOrderHeader soh on c.CustomerId = soh.CustomerId;"""

   df = load_data(SQL_QUERY)

   event = st.dataframe(
       df,
       width='stretch',
       hide_index=True,
       on_select="rerun",
       selection_mode="single-row"
   )

   customer = event.selection.rows

   if len(customer) == 0:
       SQL_QUERY = """select soh.OrderDate, SUM(sod.OrderQty), SUM(sod.OrderQty * sod.UnitPrice) as spend,  pc.Name as ProductCategory from SalesLT.SalesOrderDetail sod inner join SalesLt.SalesOrderHeader soh on sod.    salesorderid = soh.salesorderid inner join SalesLt.Product p on sod.productid = p.productid inner join SalesLT.ProductCategory pc on p.ProductCategoryID = pc.ProductCategoryID GROUP BY soh.OrderDate, pc.Name ORDER     BY soh.OrderDate, pc.Name;"""
   else:
       SQL_QUERY = f"""select soh.OrderDate, SUM(sod.OrderQty), SUM(sod.OrderQty * sod.UnitPrice) as spend,  pc.Name as ProductCategory from SalesLT.SalesOrderDetail sod inner join SalesLt.SalesOrderHeader soh on sod.    salesorderid = soh.salesorderid inner join SalesLt.Product p on sod.productid = p.productid inner join SalesLT.ProductCategory pc on p.ProductCategoryID = pc.ProductCategoryID where soh.CustomerID = {df.loc    [customer, 'CustomerID'].values[0]} GROUP BY soh.OrderDate, pc.Name ORDER BY soh.OrderDate, pc.Name;"""

   st.write("Here's a summary of spend by product category over time:")
   st.bar_chart(load_data(SQL_QUERY).set_index('ProductCategory')
                ['spend'], use_container_width=True)

   if len(customer) > 0:
       st.write(
           f"Displaying orders for Customer ID: {df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0]}")
       SQL_QUERY = f"""SELECT * FROM [SalesLT].[SalesOrderHeader] soh  WHERE soh.CustomerID = {df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0]};"""
       st.dataframe(load_data(SQL_QUERY), hide_index=True, width='stretch')
       SQL_QUERY = f"""SELECT sod.* FROM [SalesLT].[SalesOrderHeader] soh INNER JOIN SalesLT.SalesOrderDetail sod on soh.SalesOrderId = sod.SalesOrderId WHERE CustomerID = {df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0]};"""
       st.dataframe(load_data(SQL_QUERY), hide_index=True, width='stretch')

  4. Entre as importações e def page_load() -> None:, adicione este código.

    _connection = None

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

@st.cache_data
def load_data(SQL_QUERY) -> pd.DataFrame:
    data = pd.read_sql_query(SQL_QUERY, get_connection())
    return data

  5. Encontre este código.

    def main():
    print("Hello from rapid-protyping-qs!")

  6. Substitua-o por este código.

    def main() -> None:
    page_load()
    if _connection:
        _connection.close()

  7. Salve e feche main.py.

Salvar a cadeia de conexão

  1. Abra o .gitignore arquivo e adicione uma exclusão para .env arquivos. Seu arquivo deve ser semelhante a este exemplo. Certifique-se de salvá-lo e fechá-lo quando terminar.

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

# Virtual environments
.venv

# Connection strings and secrets
.env

  2. No diretório atual, crie um novo arquivo chamado .env.

  3. Dentro do .env arquivo, adicione uma entrada para sua cadeia de conexão chamada SQL_CONNECTION_STRING. Substitua o exemplo aqui pelo valor real da cadeia de conexão.

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

    Sugestão

    A cadeia de conexão usada aqui depende em grande parte do tipo de banco de dados SQL ao qual você está se conectando. Se você estiver se conectando a um Banco de Dados SQL do Azure ou a um banco de dados SQL na Malha, use a cadeia de conexão ODBC na guia Cadeias de conexão. Talvez seja necessário ajustar o tipo de autenticação dependendo do cenário. Para obter mais informações sobre cadeias de conexão e sua sintaxe, consulte Referência de sintaxe de cadeia de conexão.

Use uv run para executar o script

Sugestão

Para usar a Autenticação do Microsoft Entra no macOS, você precisa estar conectado por meio da extensão Azure Repos no Visual Studio Code ou executando az login por meio da CLI (Interface de Command-Line do Azure).

  1. Na janela do terminal anterior ou em uma nova janela do terminal aberta no mesmo diretório, execute o seguinte comando.

     uv run streamlit run main.py

  2. O relatório é aberto em uma nova guia no navegador da Web.

  3. Experimente o seu relatório para ver como funciona. Se você alterar alguma coisa, salve main.py e use a opção de recarga no canto superior direito da janela do navegador.

  4. Para compartilhar seu protótipo, copie todos os arquivos, exceto a .venv pasta, para a outra máquina. A .venv pasta é recriada com a primeira execução.

Próximo passo

Visite o mssql-python repositório GitHub do driver para obter mais exemplos, para contribuir com ideias ou relatar problemas.

driver mssql-python no GitHub

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