Rýchly štart: Pripojenie k databáze SQL v službe Fabric pomocou ovládača jazyka Microsoft Python pre SQL Server

V tomto rýchlom štarte môžete rýchlo Streamlit vytvoriť zostavu, ktorá vám umožní rýchlo zhromaždiť pripomienky od používateľov, aby ste sa uistili, že ste na správnej ceste. Ovládač pre jazyk Python sa používa mssql-python na pripojenie k databáze SQL v službe Fabric a čítanie údajov načítaných do zostavy.

Ovládač mssql-python nevyžaduje žiadne externé závislosti na počítačoch so systémom Windows. Ovládač nainštaluje všetko, čo potrebuje, pomocou jedinej pip inštalácie, čo vám umožní používať najnovšiu verziu ovládača pre nové skripty bez toho, aby ste porušili iné skripty, ktoré nemáte čas aktualizovať a otestovať.

Dokumentácia | Zdrojový kód | Balík (PyPi) | UV

Požiadavky

Načítajte vzorové údaje AdventureWorks do databázy SQL.
Python 3
- Ak ešte nemáte Python, nainštalujte Python runtime a správcu pip balíkov z python.org.
- Radšej nepoužívate svoje vlastné prostredie? Otvorte ako vývojový kontajner pomocou GitHub Codespaces.
Visual Studio Code s nasledujúcimi rozšíreniami:
- Rozšírenie jazyka Python pre Visual Studio Code
- (Voliteľné) Azure Repos
(Voliteľné) Rozhranie Azure Command-Line (CLI)
Ak ešte nemáte uvprogram , nainštalujte uv podľa pokynov v https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/rozhraní .

Nainštalujte jednorazové požiadavky špecifické pre operačný systém.

apk add libtool krb5-libs krb5-dev

apt-get install -y libltdl7 libkrb5-3 libgssapi-krb5-2

dnf install -y libtool-ltdl krb5-libs

zypper install -y libltdl7 libkrb5-3 libgssapi-krb5-2

zypper install -y libltdl7

brew install openssl

Vytvorenie nového projektu

Otvorte príkazový riadok vo vývojovom adresári. Ak ho nemáte, vytvorte nový adresár s názvom python, scriptsatď. Vyhnite sa priečinkom na OneDrive, synchronizácia môže narušiť správu vášho virtuálneho prostredia.

Vytvorenie nového projektu pomocou uvprogramu .

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

Pridanie závislostí

V rovnakom adresári nainštalujte balíky mssql-python, streamlit, a python-dotenv .

uv add mssql-python python-dotenv streamlit

Spustenie Visual Studio Code

V rovnakom adresári spustite nasledujúci príkaz.

code .

Aktualizácia súboru pyproject.toml

Súbor pyproject.toml obsahuje metadáta pre váš projekt. Otvorte súbor vo svojom obľúbenom editore.

Aktualizujte popis, aby bol popisnejší.

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

Uložte a zatvorte súbor.

Aktualizácia main.py

Otvorte súbor s názvom main.py. Malo by to byť podobné ako v tomto príklade.

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

 if __name__ == "__main__":
   main()

V hornej časti súboru pridajte nasledujúce importy nad riadok s def main().

Tip

Ak má Visual Studio Code problémy s riešením balíkov, musíte aktualizovať interpret, aby používal virtuálne prostredie.
```
from os import getenv
from dotenv import load_dotenv
from mssql_python import connect, Connection
import pandas as pd
import streamlit as st
```

Medzi importy a riadok s def main(), pridajte nasledujúci kód.

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')

Medzi importy a def page_load() -> None:, pridajte tento kód.

_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

Nájdite tento kód.

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

Nahraďte ho týmto kódom.

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

Uložiť a zavrieť main.py.

Uloženie reťazca pripojenia

Otvorte .gitignore súbor a pridajte vylúčenie pre .env súbory. Váš súbor by mal byť podobný tomuto príkladu. Po dokončení ho nezabudnite uložiť a zatvoriť.
```
# Python-generated files
__pycache__/
*.py[oc]
build/
dist/
wheels/
*.egg-info

# Virtual environments
.venv

# Connection strings and secrets
.env
```
V aktuálnom adresári vytvorte nový súbor s názvom .env.

Do súboru .env pridajte položku reťazca pripojenia s názvom SQL_CONNECTION_STRING. Nahraďte tu príklad skutočnou hodnotou reťazca pripojenia.

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

Na spustenie skriptu použite uv run

Tip

Ak chcete používať overovanie Microsoft Entra v systéme macOS, musíte sa prihlásiť buď prostredníctvom rozšírenia Azure Repos v editore Visual Studio Code, alebo spustením az login prostredníctvom rozhrania Azure Command-Line Interface (CLI).

V okne terminálu z minulosti alebo v novom okne terminálu otvorenom v rovnakom adresári spustite nasledujúci príkaz.
```
 uv run streamlit run main.py
```
Zostava sa otvorí na novej karte vo webovom prehliadači.
Vyskúšajte zostavu a zistite, ako funguje. Ak niečo zmeníte, uložte main.py a použite možnosť opätovného načítania v pravom hornom rohu okna prehliadača.
Ak chcete zdieľať svoj prototyp, skopírujte všetky súbory okrem priečinka .venv do druhého počítača. .venv Priečinok sa znova vytvorí pri prvom spustení.

Ďalší krok

Navštívte mssql-python odkladací priestor ovládačov GitHub, kde nájdete ďalšie príklady, môžete prispieť nápadmi alebo nahlásiť problémy.

mssql-python ovládač na GitHub

Pripomienky

Bola táto stránka užitočná?

Last updated on 2025-12-29