Python使用pymssql连接SQL SEVER数据库全流程
作者：幻影123！
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
#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()
# 数据库连接参数总结
到此这篇关于Python使用pymssql连接SQL SEVER数据库的文章就介绍到这了,更多相关Python连接SQLSEVER数据库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！