利用python中pyodbc操作MSSQL数据库

pyodbc是一个用于Python的开源库，用于连接和操作多种数据库管理系统（DBMS），其中包括Microsoft SQL Server、Oracle、MySQL、PostgreSQL等。它提供了一个简单和统一的接口，使开发人员可以使用Python编程语言来访问和操作数据库。

以下是pyodbc的一些主要特点和功能：

1. 数据库连接：pyodbc允许您建立与各种DBMS的数据库连接。通过提供合适的连接字符串，您可以连接到不同类型的数据库。

2. 执行SQL语句：使用pyodbc，您可以执行各种SQL语句，如查询（SELECT）、插入（INSERT）、更新（UPDATE）和删除（DELETE）。您可以执行原始SQL语句或使用参数化查询来提高安全性和性能。

3. 事务支持：pyodbc支持事务处理，您可以在事务中执行多个SQL操作，并在需要时进行提交或回滚。

4. 结果获取：执行查询后，您可以使用pyodbc获取返回的结果集。您可以迭代结果集并访问每行的数据。

5. 存储过程调用：pyodbc允许您调用数据库中的存储过程。您可以传递参数给存储过程，并处理返回的结果集。

6. 数据类型转换：pyodbc提供了对常见数据库和Python数据类型之间的自动转换支持。它可以处理整数、字符串、日期、时间等各种数据类型之间的转换。

7. 异常处理：pyodbc会引发适当的异常，以便您可以捕获和处理连接、执行和其他数据库操作中可能出现的错误。

总体而言，pyodbc是一个功能强大且灵活的库，使Python开发人员能够轻松地与各种数据库进行交互。它为数据库操作提供了简单、一致的接口，并且在使用不同的DBMS时保持了一致性，从而使开发人员能够更加专注于应用程序的开发。

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该示例程序将执行查询操作，插入一条新数据，更新数据，删除数据，并调用名为GetCustomerDetails的存储过程来检索客户详细信息。您可以根据您的实际需求进行修改和扩展。请注意，您需要将、、和替换为实际的数据库连接信息。同样，您还需要根据您的数据库架构将查询语句、插入数据和存储过程调用进行相应的更改。

import pyodbc

# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行查询操作
def select_data():
    cursor.execute("SELECT * FROM Customers")
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

# 执行插入操作
def insert_data():
    insert_query = "INSERT INTO Customers (CustomerName, ContactName, Address, City, PostalCode, Country) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)"
    values = ('John Doe', 'John', '123 Main St', 'New York', '10001', 'USA')
    cursor.execute(insert_query, values)
    conn.commit()
    print("Data inserted successfully.")

# 执行更新操作
def update_data():
    update_query = "UPDATE Customers SET City = ? WHERE CustomerID = ?"
    values = ('Los Angeles', 1)
    cursor.execute(update_query, values)
    conn.commit()
    print("Data updated successfully.")

# 执行删除操作
def delete_data():
    delete_query = "DELETE FROM Customers WHERE CustomerID = ?"
    value = 2
    cursor.execute(delete_query, value)
    conn.commit()
    print("Data deleted successfully.")

# 调用存储过程
def call_stored_procedure():
    stored_procedure = "{CALL GetCustomerDetails(?)}"
    customer_id = 1
    params = (customer_id,)
    cursor.execute(stored_procedure, params)
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)

# 执行示例操作
select_data()
insert_data()
update_data()
delete_data()
call_stored_procedure()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

import pyodbc

# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行查询操作
cursor.execute("SELECT * FROM ")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

# 执行插入操作
insert_query = "INSERT INTO  (column1, column2) VALUES (?, ?)"
values = ('value1', 'value2')
cursor.execute(insert_query, values)
conn.commit()

# 执行更新操作
update_query = "UPDATE  SET column1 = ? WHERE column2 = ?"
values = ('new_value', 'condition_value')
cursor.execute(update_query, values)
conn.commit()

# 执行删除操作
delete_query = "DELETE FROM  WHERE column = ?"
value = 'value_to_delete'
cursor.execute(delete_query, value)
conn.commit()

# 调用存储过程
stored_procedure = "EXEC  ?, ?"
param1 = 'param1_value'
param2 = 'param2_value'
cursor.execute(stored_procedure, (param1, param2))
conn.commit()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

import pyodbc
conn = pyodbc.connect('DSN=sql2016')
 
# pyodbc.connect  连接数据库
# xxx.cursor()	创建游标
# cursor.execute()	所有的SQL语句运行
# cursor.rowcount 获取SQL语句执行的条数
# cursor.commit()	提交数据
# cursor.close()	关闭游标
# connect.close()	断开连接
print('-------------1----------------')
sql1= r"SELECT * FROM Customers"
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql1)
# rows=cursor.fetchall() #将返回所有结果，返回二维元组，如((‘a’,‘b’),(‘a2’,b2’)),
# for row in rows[0:10]:
#    print("CustomerId: %-6s CustomerName: %-10s Email: %-20s" % (row[0], row[1],row[2])) 
# print('-----------2----------------')
row = cursor.fetchone()  #依次取得下一条结果，直到为空
while row: 
   #print(row[0],row[1],row[2])
    print("CustomerId: %-6s CustomerName: %-10s Email: %-20s" % (row[0], row[1],row[2]))  
    row = cursor.fetchone()

print('------------3-----------------')

# import pandas as pd  # 导入pandas库
# sql2 = r"SELECT * FROM Customers"
# data = pd.read_sql(sql=sql2,con=conn,coerce_float=True)
# print(data[0:10])
cursor.close()
conn.close()