背景介绍
在数据分析领域,经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQL Server是一种常用的关系型数据库管理系统,因此学习如何使用Python连接SQL Server数据库并获取数据是非常有用的。
以下是Python使用pymssql连接SQL Server数据库的全流程:
- 安装pymssql库
- 本地账号设置
- 脚本连接
- 数据导入函数实现
一、安装pymssql
pymssql是Python连接SQL Server数据库的一个库,可以通过pip命令进行安装。在命令行中输入以下命令即可安装:
pip install pymssql
二、本地账号设置
1、设置sa账户的登录密码
在SQL Server Management Studio中,展开“安全性”文件夹,右键单击“登录名”并选择“新建登录名”。在弹出的对话框中,输入登录名“sa”,选择“SQL Server身份验证”,设置密码并确保“登录”选项卡下“默认数据库”为目标数据库。最后,在“状态”选项卡下选择“启用”并确保“允许连接”复选框被选中。
2、开启双重验证
在SQL Server Management Studio中,右键单击SQL Server实例名称并选择“属性”。在弹出的对话框中,选择“安全性”选项卡,将“身份验证”设置为“SQL Server和Windows身份验证模式”,并选择“应用”以保存更改。
3、开启TCP/IP本地服务
在SQL Server Configuration Manager中,展开“SQL Server网络配置”文件夹,右键单击“协议”文件夹并选择“新建协议”。选择“TCP/IP”协议,右键单击“TCP/IP”协议并选择“属性”。在弹出的对话框中,将“启用”设置为“是”,并确保“IP地址”选项卡下的“TCP动态端口”为空。然后,切换到“IPALL”选项卡,并将“TCP端口”设置为1433(或其他您想要的端口号)。保存更改并重启SQL Server服务。
完成以上步骤后,即可使用Python连接本地SQL Server数据库。
三、脚本连接
做好以上的准备工作,用测试脚本连接(如果连接出错——b’DB-Lib error message 20002,试下在connect函数参数最后面加上tds_version=“7.0” 或者其他值)。
import pymssql
server = '(local)'
database = '订单信息'
username = 'sa'
password = '123456'
# 连接到数据库
conn = pymssql.connect(server=server, user=username, password=password, database=database,tds_version="7.0")#最后一个参数不是必须的
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
print('连接成功!')
# 关闭数据库连接
conn.close()
四、数据导入函数
我们成功连接了数据库以后,可以很方便的导出导入数据,以下是一个将数据导入数据库的函数实现文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-753594.html
#coding=utf-8
import time
import pymssql
import pandas as pd
def insert_data_to_sql(df, server, database, username, password, table_name,mode='Overlay'):
# 连接到数据库
conn = pymssql.connect(server=server, user=username, password=password, database=database)
# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()
# 获取 DataFrame 对象的字段名和数据类型
columns = list(df.columns)
dtypes = df.dtypes
if mode=='Overlay':
try:
#覆盖模式
cursor.execute("DROP TABLE {}".format(table_name))
except:
print('表不存在,直接创建……')
# 构造创建表的 SQL 语句
create_table_sql = f'CREATE TABLE [{table_name}] ('
for col_name, col_type in zip(columns, dtypes):
if col_type == 'int64':
create_table_sql += f'[{col_name}] BIGINT,'
elif col_type == 'float64':
create_table_sql += f'[{col_name}] FLOAT,'
elif col_type== 'datetime64[ns]' or '时间' in col_name or '日期' in col_name:
create_table_sql += f'[{col_name}] DATETIME2(0),'
elif col_type == 'date':
create_table_sql += f'[{col_name}] DATE,'
else:
create_table_sql += f'[{col_name}] NVARCHAR(max),'
create_table_sql = create_table_sql.rstrip(',') + ');'
cursor.execute(create_table_sql)
# 将 DataFrame 转换成元组列表
data = [tuple(row) for row in df.fillna(0).values.tolist()]
# 构造插入数据的 SQL 语句
insert_sql = f'INSERT INTO [{table_name}] ('
insert_sql += ','.join([f'[{col_name}]' for col_name in columns]) + ') VALUES ('
insert_sql += ','.join(['%s'] * len(columns)) + ');'
# 将数据插入到数据库
cursor.executemany(insert_sql, data)
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭数据库连接
conn.close()
# 数据库连接参数
以上是python连接SQL SEVER数据库的全部流程,如果你遇到任何问题,欢迎评论区留言~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-753594.html
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