python如何连接sql server数据库

发布时间：2022-08-31 10:49:01 作者：iii
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Python如何连接SQL Server数据库

在现代软件开发中，数据库是不可或缺的一部分。SQL Server是微软开发的关系型数据库管理系统（RDBMS），广泛应用于企业级应用中。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方式来连接和操作SQL Server数据库。本文将详细介绍如何使用Python连接SQL Server数据库，并展示一些常见的操作。

1. 准备工作

在开始之前，确保你已经安装了以下工具和库：

Python：确保你已经安装了Python 3.x版本。
SQL Server：确保你已经安装并配置了SQL Server数据库。
pyodbc：这是一个用于连接ODBC数据库的Python库，支持SQL Server。
pymssql：这是另一个用于连接SQL Server的Python库。

你可以使用以下命令安装这些库：

pip install pyodbc
pip install pymssql

2. 使用pyodbc连接SQL Server

pyodbc是一个流行的Python库，用于连接ODBC数据库。以下是使用pyodbc连接SQL Server的步骤。

2.1 安装pyodbc

如果你还没有安装pyodbc，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyodbc

2.2 连接SQL Server

首先，你需要知道SQL Server的连接信息，包括服务器名称、数据库名称、用户名和密码。以下是一个简单的示例，展示如何使用pyodbc连接SQL Server：

import pyodbc

# 连接字符串
server = 'your_server_name'
database = 'your_database_name'
username = 'your_username'
password = 'your_password'
connection_string = f'DRIVER={{ODBC Driver 17 for SQL Server}};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}'

# 建立连接
conn = pyodbc.connect(connection_string)

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行SQL查询
cursor.execute('SELECT * FROM your_table_name')

# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

2.3 处理异常

在实际应用中，连接数据库时可能会遇到各种异常情况，例如网络问题、认证失败等。为了确保程序的健壮性，建议使用try-except块来处理异常：

try:
    conn = pyodbc.connect(connection_string)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM your_table_name')
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
except pyodbc.Error as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
finally:
    if cursor:
        cursor.close()
    if conn:
        conn.close()

3. 使用pymssql连接SQL Server

pymssql是另一个用于连接SQL Server的Python库。与pyodbc相比，pymssql的API更加简洁，适合快速开发。

3.1 安装pymssql

如果你还没有安装pymssql，可以使用以下命令进行安装：

pip install pymssql

3.2 连接SQL Server

以下是使用pymssql连接SQL Server的示例：

import pymssql

# 连接信息
server = 'your_server_name'
database = 'your_database_name'
username = 'your_username'
password = 'your_password'

# 建立连接
conn = pymssql.connect(server, username, password, database)

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行SQL查询
cursor.execute('SELECT * FROM your_table_name')

# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

3.3 处理异常

与pyodbc类似，使用pymssql时也建议使用try-except块来处理异常：

try:
    conn = pymssql.connect(server, username, password, database)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM your_table_name')
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
except pymssql.Error as e:
    print(f"An error occurred: {e}")
finally:
    if cursor:
        cursor.close()
    if conn:
        conn.close()

4. 使用SQLAlchemy连接SQL Server

SQLAlchemy是一个功能强大的ORM（对象关系映射）库，支持多种数据库，包括SQL Server。使用SQLAlchemy可以更方便地进行数据库操作。

4.1 安装SQLAlchemy

如果你还没有安装SQLAlchemy，可以使用以下命令进行安装：

pip install sqlalchemy

4.2 连接SQL Server

以下是使用SQLAlchemy连接SQL Server的示例：

from sqlalchemy import create_engine

# 连接字符串
server = 'your_server_name'
database = 'your_database_name'
username = 'your_username'
password = 'your_password'
connection_string = f'mssql+pymssql://{username}:{password}@{server}/{database}'

# 创建引擎
engine = create_engine(connection_string)

# 建立连接
conn = engine.connect()

# 执行SQL查询
result = conn.execute('SELECT * FROM your_table_name')

# 获取查询结果
for row in result:
    print(row)

# 关闭连接
conn.close()

4.3 使用ORM进行操作

SQLAlchemy不仅支持原始的SQL查询，还支持ORM操作。以下是一个简单的ORM示例：

from sqlalchemy import Column, Integer, String, create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 定义基类
Base = declarative_base()

# 定义模型
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

# 连接字符串
server = 'your_server_name'
database = 'your_database_name'
username = 'your_username'
password = 'your_password'
connection_string = f'mssql+pymssql://{username}:{password}@{server}/{database}'

# 创建引擎
engine = create_engine(connection_string)

# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 查询数据
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(user.name, user.age)

# 关闭会话
session.close()

5. 总结

本文介绍了如何使用Python连接SQL Server数据库，并展示了使用pyodbc、pymssql和SQLAlchemy三种不同的方法。每种方法都有其优缺点，选择哪种方法取决于你的具体需求和项目规模。

pyodbc：适合需要直接操作ODBC的场景，支持多种数据库。
pymssql：API简洁，适合快速开发，但功能相对较少。
SQLAlchemy：功能强大，支持ORM操作，适合复杂的数据库操作。

无论你选择哪种方法，连接SQL Server数据库的基本步骤都是相似的：建立连接、执行查询、处理结果、关闭连接。希望本文能帮助你更好地理解和使用Python连接SQL Server数据库。