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：
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
#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~
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_33909788/article/details/133980334
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.7code.cn/show_36458.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系代码007邮箱：suwngjj01@126.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
