Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Python için mssql-python sürücüsüyle yinelenebilir dağıtımlar

Bu hızlı başlangıçta, oluşturduğunuz ve örnek verilerle yüklediğiniz bir veritabanına bağlanan Python betiğinin proje bağımlılıklarını ve ortamlarını yönetmek için uv kullanacaksınız. mssql-python Python sürücüsünü kullanarak veritabanınıza bağlanır ve verileri okuma ve yazma gibi temel işlemleri gerçekleştirirsiniz.

Sürücü, mssql-python Windows makinelerinde dış bağımlılık gerektirmez. Sürücü, ihtiyaç duyduğu her şeyi tek pip bir yüklemeyle yükler ve yükseltmeye ve test etmeye vaktiniz olmayan diğer betikleri bozmadan yeni betikler için sürücünün en son sürümünü kullanmanıza olanak sağlar.

mssql-python belgeleri | mssql-python kaynak kodu | Paket (PyPi) | Uv

Önkoşullar

SQL veritabanı oluşturma

Bu hızlı başlangıç için Microsoft SQL Server'da AdventureWorks2025 Basit şeması, Doku'daki SQL veritabanı veya Azure SQL Veritabanı gerekir.

Projeyi oluşturma ve kodu çalıştırma

Yeni proje oluşturma

  1. Geliştirme dizininizde bir komut istemi açın. Bir tane yoksa, python, scripts gibi bir adla yeni bir dizin oluşturun. OneDrive'daki klasörleri kullanmaktan kaçının, çünkü eşitleme sanal ortamınızı yönetmenize engel olabilir.

  2. ile yeni bir uv oluşturun.

    uv init mssql-python-repeatable-qs
cd mssql-python-repeatable-qs

Bağımlılık ekleme

Aynı dizinde , mssql-pythonve python-dotenv paketlerini yükleyinrich.

uv add mssql-python python-dotenv rich

Visual Studio Code'ı başlatma

Aynı dizinde aşağıdaki komutu çalıştırın.

code .

pyproject.toml güncelle

  1. pyproject.toml, projenizin meta verilerini içerir. Dosyayı sık kullandığınız düzenleyicide açın.

  2. Dosyanın içeriğini gözden geçirin. Bu örneğe benzer olmalıdır. Python sürümüne ve bağımlılığına dikkat edin; en düşük sürümü tanımlamak için mssql-python, >= kullanır. Tam sürümü tercih ediyorsanız, sürüm numarasının önündeki >='yi == ile değiştirin. Her paketin çözümlenen sürümleri daha sonra uv.lock dosyasında depolanır. Lockfile, proje üzerinde çalışan geliştiricilerin tutarlı paket sürümlerini kullanmasını sağlar. Ayrıca, paketinizi son kullanıcılara dağıtırken tam olarak aynı paket sürümleri kümesinin kullanılmasını sağlar. Dosyayı düzenlememelisiniz uv.lock .

    [project]
name = "mssql-python-repeatable-qs"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
    "mssql-python>=0.10.0",
    "python-dotenv>=1.1.1",
    "rich>=14.1.0",
]

  3. Açıklamayı daha açıklayıcı olacak şekilde güncelleştirin.

    description = "Connects to a SQL database using mssql-python"

  4. Dosyayı kaydedin ve kapatın.

Güncelle main.py

  1. adlı main.pydosyayı açın. Bu örneğe benzer olmalıdır.

    def main():
    print("Hello from mssql-python-repeatable-qs!")

if __name__ == "__main__":
    main()

  2. Dosyanın en üstüne, def main() satırının üstüne gelecek şekilde aşağıdaki importları ekleyin.

    İpucu

    Visual Studio Code paketleri çözümleme konusunda sorun yaşıyorsa, yorumlayıcıyı sanal ortamı kullanacak şekilde güncelleştirmeniz gerekir.

    from os import getenv
from dotenv import load_dotenv
from mssql_python import connect, Connection, Cursor
from rich.console import Console
from rich.progress import Progress, SpinnerColumn, TextColumn
from rich.table import Table
from argparse import ArgumentParser
from time import sleep

  3. İçeri aktarmalar ile satır def main() arasına aşağıdaki kodu ekleyin.

    def get_results(sleep_time: int = 0) -> None:
 with Progress(
     SpinnerColumn(),
     TextColumn("[progress.description]{task.description}"),
     transient=True,
 ) as progress:
     task = progress.add_task(
         description="Connecting to SQL...")

     cursor = query_sql()

     # Simulate a slow connection for demo purposes
     sleep(sleep_time)

     progress.update(task, description="Formatting results...")

     table = Table(title="Orders by Customer")
     # https://rich.readthedocs.io/en/stable/appendix/colors.html
     table.add_column("Customer ID", style="bright_blue", justify="center")
     table.add_column("Company Name", style="bright_white", justify="left")
     table.add_column("Order Count", style="bold green", justify="right")

     records = cursor.fetchall()
     for r in records:
         table.add_row(f"{r.CustomerID}",
                       f"{r.CompanyName}", f"{r.OrderCount}")

     if cursor:
         cursor.close()

     # Simulate a slow connection for demo purposes
     sleep(sleep_time)

     progress.stop()

     Console().print(table)

  4. İmportlar ile def get_results(sleep_time: int = 0) -> None: arasında, bu kodu ekleyin.

    _connection = None

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

def query_sql() -> Cursor:

   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;
   """

   conn = get_connection()
   cursor = conn.cursor()
   cursor.execute(SQL_QUERY)
   return cursor

  5. Bu kodu bulun.

    def main():
    print("Hello from test!")

  6. Bu kodla değiştirin.

    def main() -> None:
   parser = ArgumentParser()
   parser.add_argument("--sleep-time", type=int, default=0,
                       help="Time to sleep in seconds to simulate slow connection")
   args = parser.parse_args()

   if args.sleep_time > 0:
       get_results(args.sleep_time)
   else:
       get_results()

   if _connection:
       _connection.close()

  7. kaydedin ve kapatın main.py.

Bağlantı dizesini kaydetme

  1. .gitignore dosyasını açın ve .env dosyaları için bir dışlama ekleyin. Dosyanız bu örneğe benzer olmalıdır. İşiniz bittiğinde kaydetmeyi ve kapatmayı unutmayın.

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

# Virtual environments
.venv

# Connection strings and secrets
.env

  2. Geçerli dizinde adlı .envyeni bir dosya oluşturun.

  3. dosyasının içine .env bağlantı dizeniz için adlı SQL_CONNECTION_STRINGbir girdi ekleyin. Buradaki örneği gerçek bağlantı dizesi değerinizle değiştirin.

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

    İpucu

    Burada kullanılan bağlantı dizesi büyük ölçüde bağlandığınız SQL veritabanının türüne bağlıdır. Eğer bir Azure SQL Veritabanına veya Fabric'teki SQL veritabanına bağlanıyorsanız, bağlantı dizeleri sekmesindeki ODBC bağlantı dizesini kullanın. Senaryonuza bağlı olarak kimlik doğrulama türünü ayarlamanız gerekebilir. Bağlantı dizeleri ve söz dizimi hakkında daha fazla bilgi için bkz. bağlantı dizesi söz dizimi başvurusu.

Betiği yürütmek için uv çalıştır komutunu kullan

İpucu

MacOS'ta Microsoft Entra Kimlik Doğrulaması'nı kullanmak için Visual Studio Code'daki Azure Repos uzantısı aracılığıyla veya az login aracılığıyla çalıştırarak oturum açmanız gerekir.

  1. Önceki terminal penceresinde veya aynı dizine açılan yeni bir terminal penceresinde aşağıdaki komutu çalıştırın.

     uv run main.py

  2. Şimdi her iki durum güncelleştirmesini de görebilmek için yeniden ancak daha yavaş çalıştıralım.

     uv run main.py --sleep-time 5

    İşte betik tamamlandığında beklenen çıktı şöyledir.

                             Orders by Customer
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Customer ID ┃ Company Name                   ┃ Order Count ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━┩
│    29485    │ Professional Sales and Service │           1 │
│    29531    │ Remarkable Bike Store          │           1 │
│    29546    │ Bulk Discount Store            │           1 │
│    29568    │ Coalition Bike Company         │           1 │
│    29584    │ Futuristic Bikes               │           1 │
└─────────────┴────────────────────────────────┴─────────────┘

  3. Betiğinizi başka bir makineye dağıtmak için .venv klasör dışındaki tüm dosyaları diğer makineye kopyalayın. Sanal ortam ilk çalıştırmayla yeniden oluşturulur.

Sonraki adım

Fikirlere mssql-python katkıda bulunmak veya sorunları bildirmek için daha fazla örnek için sürücü GitHub deposunu ziyaret edin.

GitHub'da mssql-python sürücüsü

  • Last updated on