Быстрый старт: быстрое прототипирование с драйвером mssql-python под Python

В этом кратком руководстве вы используете Streamlit, чтобы быстро создать отчет, что позволит быстро собирать отзывы пользователей и убедиться, что вы находитесь на правильном пути. Вы используете драйвер mssql-python для Python, чтобы подключиться к вашей базе данных и считываете загруженные в отчет данные.

Драйвер mssql-python не требует внешних зависимостей на компьютерах Windows. Драйвер устанавливает все, что требуется с одной pip установкой, что позволяет использовать самую последнюю версию драйвера в новых сценариях без нарушения работы других сценариев, для обновления и тестирования которых у вас нет времени.

Документация | Исходный код mssql-python | Пакет (PyPI) | uv

Предпосылки

Установите единовременные предварительные условия для операционной системы. Пользователи Windows могут пропустить этот шаг. Для полной информации о платформе см. Установить mssql-python.

apk add libtool krb5-libs krb5-dev

Создание базы данных SQL

Создайте или подключитесь к SQL-базе данных на одной из следующих платформ:

Создание проекта и запуск кода

Создание нового проекта

  1. Откройте командную строку в каталоге разработки. Если у вас его нет, создайте новую директорию, например python или scripts. Избегайте папок на OneDrive, так как синхронизация может мешать управлению виртуальной средой.

  2. Создайте новый проект с uv.

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

Добавление зависимостей

В том же каталоге установите mssql-pythonи streamlitpython-dotenv пакеты.

uv add mssql-python python-dotenv streamlit

Запустите Visual Studio Code.

В том же каталоге выполните следующую команду.

code .

Обновление pyproject.toml

  1. Pyproject.toml содержит метаданные проекта. Откройте файл в избранном редакторе.

  2. Обновите описание, чтобы быть более описательным.

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

  3. Сохраните и закройте файл.

Обновление main.py

  1. Откройте файл с именем main.py. Он должен быть похож на этот пример.

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

if __name__ == "__main__":
    main()

  2. В верхней части файла добавьте следующие импорты перед строкой с def main().

    Подсказка

    Если в Visual Studio Code возникли проблемы с разрешением пакетов, необходимо обновить интерпретатор для использования виртуальной среды.

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

  3. Между импортом и строкой с def main(), добавьте следующий код.

    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,
       use_container_width=True,
       hide_index=True,
       on_select="rerun",
       selection_mode="single-row"
   )

   customer = event.selection.rows

   SPEND_QUERY_ALL = """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;"""
   SPEND_QUERY_CUSTOMER = """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 = ? GROUP BY soh.OrderDate, pc.Name ORDER BY soh.OrderDate, pc.Name;"""
   if len(customer) == 0:
       spend_df = load_data(SPEND_QUERY_ALL)
   else:
       customer_id = int(df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0])
       spend_df = load_data(SPEND_QUERY_CUSTOMER, params=(customer_id,))

   st.write("Here's a summary of spend by product category over time:")
   st.bar_chart(spend_df.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]}")
       customer_id = int(df.loc[customer, 'CustomerID'].values[0])
       SQL_QUERY = """SELECT * FROM [SalesLT].[SalesOrderHeader] soh WHERE soh.CustomerID = ?;"""
       st.dataframe(load_data(SQL_QUERY, params=(customer_id,)), hide_index=True, use_container_width=True)
       SQL_QUERY = """SELECT sod.* FROM [SalesLT].[SalesOrderHeader] soh INNER JOIN SalesLT.SalesOrderDetail sod on soh.SalesOrderId = sod.SalesOrderId WHERE CustomerID = ?;"""
       st.dataframe(load_data(SQL_QUERY, params=(customer_id,)), hide_index=True, use_container_width=True)

  4. Между импортом и def page_load() -> None:добавьте этот код.

    _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, params=None) -> pd.DataFrame:
    data = pd.read_sql_query(SQL_QUERY, get_connection(), params=params)
    return data

  5. Найдите этот код.

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

  6. Замените его этим кодом.

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

  7. Сохраните и закройте main.py.

Сохранение строки подключения

  1. .gitignore Откройте файл и добавьте исключение для .env файлов. Файл должен быть похож на этот пример. Не забудьте сохранить и закрыть его после завершения.

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

# Virtual environments
.venv

# Connection strings and secrets
.env

  2. В текущем каталоге создайте новый файл с именем .env.

  3. В файле .env добавьте запись для строки подключения с именем SQL_CONNECTION_STRING. Замените пример фактическим значением строки подключения.

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

    Подсказка

    Строка подключения, используемая здесь, в значительной степени зависит от типа базы данных SQL, к которой вы подключаетесь. Если вы подключаетесь к базе данных SQL Azure или базе данных SQL в Fabric, используйте строку подключения ODBC на вкладке строк подключения. Возможно, вам потребуется настроить тип проверки подлинности в зависимости от вашего сценария. Дополнительные сведения о строках подключения и их синтаксисе см. в справочнике по синтаксису строки подключения.

Использование uv run для выполнения скрипта

Подсказка

На macOS, оба ActiveDirectoryInteractive и ActiveDirectoryDefault работают для проверки подлинности Microsoft Entra. ActiveDirectoryInteractive запрашивает вход при каждом запуске скрипта. Чтобы избежать повторных запросов при входе, войдите один раз через Azure CLI, запустив az login, затем используйте ActiveDirectoryDefault, который повторно использует кэшированный учетный код.

  1. В окне терминала до или в новом окне терминала, открываемом в том же каталоге, выполните следующую команду.

     uv run streamlit run main.py

  2. Отчет откроется на новой вкладке в веб-браузере.

  3. Попробуйте свой отчет, чтобы узнать, как он работает. Если изменить что-либо, сохраните main.py и используйте параметр перезагрузки в правом верхнем углу окна браузера.

  4. Чтобы предоставить общий доступ к прототипу, скопируйте все файлы, кроме .venv папки на другой компьютер. Папка .venv повторно создается при первом запуске.

Дальнейшие действия

Используйте эти статьи, чтобы продолжать строить:

Быстрый старт: повторяемые развертывания

  • Last updated on