Hızlı Başlangıç: Python için pymssql sürücüsüne bağlanma

Bu hızlı başlangıçta, bir Python betiğini oluşturduğunuz ve örnek verilerle yüklediğiniz bir veritabanına bağlarsınız. pymssql Python sürücüsünü kullanarak veritabanınıza bağlanır ve verileri okuma ve yazma gibi temel işlemleri gerçekleştirirsiniz.

pymssql belgeleri | pymssql kaynak kodu | Paket (PyPi)

Önkoşullar

Python 3
- Eğer Python zaten yüklü değilse, python.org'dan Python çalışma zamanı ve Python Paket Dizini (PyPI) paket yöneticisini yükleyin.
- Kendi ortamınızı kullanmamak mı tercih ediyorsunuz? GitHub Codespaces kullanarak devcontainer olarak açın.
pymssql paketini PyPI'den edinin.
SQL Server, Azure SQL Veritabanı veya Fabric'deki SQL veritabanında, örnek bir şema ve geçerli bir bağlantı dizesi.

Kurulum

Python sürücüsünü kullanarak pymssql bir uygulama geliştirmek üzere geliştirme ortamınızı yapılandırmak için bu adımları izleyin.

Uyarı

Bu sürücü SQL Server'da, Doku'daki SQL veritabanında ve Azure SQL Veritabanı'nda varsayılan olarak etkinleştirilen Tablosal Veri Akışı (TDS) protokollerini kullanır. Ek yapılandırma gerekmez.

pymssql paketini yükleme

pymssql Paketi PyPI'dan alın.

Boş bir dizinde bir komut istemi açın.
pymssql paketini yükleyin.
```
pip install pymssql
```

python-dotenv paketini yükleme

PyPI'den python-dotenv alın.

Aynı dizinde paketi yükleyin python-dotenv .
```
pip install python-dotenv
```

Yüklü paketleri denetleme

Hedeflenen paketlerinizin yüklendiğini doğrulamak için PyPI komut satırı aracını kullanabilirsiniz.

ile pip listyüklü paketlerin listesini denetleyin.
```
pip list
```

SQL veritabanı oluşturma

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

Azure portalını kullanarak dakikalar içinde SQL veritabanı oluşturma

Yeni dosya oluşturma

app.py adlı yeni bir dosya oluşturun.

Modül docstring ekleyin.

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

dahil olmak üzere pymssqlpaketleri içeri aktarma.

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

pymssql.connect bir SQL veritabanına bağlanmak için işlevini kullanın.

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

Geçerli dizinde adlı .envyeni bir dosya oluşturun.
.env dosyasında, bağlantı dizesi değerleriniz için , , SQL_SERVER, SQL_USERSQL_PASSWORDadlı SQL_DATABASEgirdiler ekleyin. Buradaki yer tutucuları gerçek bağlantı dizesi değerlerinizle değiştirin.
```
SQL_SERVER="<server_name>"
SQL_USER="<sql_user_name>"
SQL_PASSWORD="<sql_user_password>"
SQL_DATABASE="<sql_database>"
```
Tavsiye

Burada kullanılan bağlantı dizesi büyük ölçüde bağlandığınız SQL veritabanının türüne bağlıdır. Bağlantı dizeleri ve söz dizimi hakkında daha fazla bilgi için bkz. FreeTDS bağlantı öznitelikleri.

Sorgu yürütme

Sorguyu yürütmek ve sonuçları ayrıştırmak için SQL sorgu dizesi kullanın.

SQL sorgu dizesi için bir değişken oluşturun.

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;
"""

Veritabanındaki bir sorgudan sonuç kümesi almak için kullanın cursor.execute .
```
cursor = conn.cursor(as_dict=True)
cursor.execute(SQL_QUERY)
```
Uyarı

Bu işlev temelde herhangi bir sorguyu kabul eder ve cursor.fetchone() kullanımıyla yinelenebilen bir sonuç kümesi döndürür.
Veritabanındaki tüm kayıtları almak için bir foreach döngü kullanın. Ardından kayıtları yazdırın.
```
for r in cursor:
    print(f"{r['CustomerID']}\t{r['OrderCount']}\t{r['CompanyName']}")
```
Dosyayı app.py.

Bir terminal açın ve uygulamayı test edin.

python app.py

Beklenen çıktı budur.

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

İşlem olarak bir satır ekle

Bir INSERT deyimini güvenli bir şekilde gerçekleştirin ve parametreleri aktarın. Parametrelerin değer olarak geçirilmesi uygulamanızı SQL ekleme saldırılarına karşı korur.

randrange kitaplığından random içeri aktarmasını app.py üst kısmına ekleyin.
```
from random import randrange
```
app.py Sonuna rastgele bir ürün numarası oluşturmak için kod ekleyin.
```
productNumber = randrange(1000)
```
Tavsiye

Burada rastgele bir ürün numarası oluşturmak, bu örneği birden çok kez çalıştırabilmenizi sağlar.

SQL deyimi dizesi oluşturun.

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

cursor.execute kullanarak ifadeyi yürütün.

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

cursor.fetchone kullanarak tek sonucu alın, sonucun benzersiz tanımlayıcısını yazdırın ve ardından connection.commit kullanarak işlemi bir işlem olarak onaylayın.
```
result = cursor.fetchone()
print(f"Inserted Product ID : {result['ProductID']}")
conn.commit()
```
Tavsiye

İsteğe bağlı olarak, işlemi geri almak için kullanabilirsiniz connection.rollback .
cursor.close ve connection.close kullanarak imleci ve bağlantıyı kapatın.
```
cursor.close()
conn.close()
```
Dosyayı app.py ve uygulamayı yeniden test edin.
```
python app.py
```
Beklenen çıktı budur.
```
Inserted Product ID : 1001
```

Sonraki adım

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

GitHub'da pymssql sürücüsü

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2025-07-10