Python连接SQL server数据库并进行简单查询的操作详解
极客之旅
2024-04-02 17:21
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这篇文章将为大家详细讲解有关Python连接SQL server数据库并进行简单查询的操作详解,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Python连接SQL Server数据库并进行简单查询
连接数据库
import pyodbc
# 连接字符串
connection_string = "Driver={SQL Server};Server=SERVER_NAME;Database=DATABASE_NAME;UID=USER_ID;PWD=PASSWORD"
# 创建连接
connection = pyodbc.connect(connection_string)
# 创建游标
cursor = connection.cursor()
执行查询
# 查询语句
query = "SELECT * FROM TABLE_NAME"
# 执行查询
cursor.execute(query)
# 提取结果
results = cursor.fetchall()
# 打印结果
for row in results:
print(row)
关闭连接
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
connection.close()
示例代码
import pyodbc
connection_string = "Driver={SQL Server};Server=localhost;Database=TestDB;UID=sa;PWD=your_password"
connection = pyodbc.connect(connection_string)
cursor = connection.cursor()
query = "SELECT * FROM Customers"
cursor.execute(query)
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
cursor.close()
connection.close()
高级用法
- 参数化查询:使用参数化查询可以防止SQL注入攻击。
query = "SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID = ?"
cursor.execute(query, (customer_id,))
- 事务处理:事务处理可以确保数据库操作的一致性。
# 开始事务
connection.autocommit = False
# 执行查询
cursor.execute(query)
# 提交事务
connection.commit()
- 错误处理:使用异常处理来捕获数据库错误。
try:
cursor.execute(query)
except pyodbc.Error as e:
print(e)
最佳实践
- 使用连接池来提高性能。
- 始终关闭连接以释放资源。
- 使用参数化查询以防止SQL注入。
- 考虑使用ORM(对象关系映射)工具,如SQLAlchemy,以简化数据库交互。
以上就是Python连接SQL server数据库并进行简单查询的操作详解的详细内容,更多请关注编程学习网其它相关文章!
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