Python工具箱系列(二十四)

不管多少人黑微软,微软出品的大多数产品都能够深入人心,成为精品。在数据库领域,微软为专业人士提供SQL Server(简称mssql)。为日常办公人士提供Access与Excel这两款数据存储与分析的神器。

SQL Server是微软在数据库领域打造的旗舰产品,使用起来安全、稳定、可靠,并且对于SQL语言的语法与特性支持的非常好。长期以来由于微软敌视开源运动,所以SQL Server只能够在微软的Windows平台上运行。自从微软拥抱开源后,SQL Server能够运行在:

Windows平台上,这是自家平台,不用说肯定支持的最好

Linux平台上,笔者使用后也感觉非常流畅

各类云平台上,其中微软自家的Azure是首选

Docker中,非常方便进行小型部署、开发

 

SQL Server是微软的商业数据库管理系统,作为开发人员,可以选择其免费的“Developer”版本。强烈建议使用[官网](https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads)进行下载,安装界面如下图所示:

Python工具箱系列(二十四)

 

 选择“基本”即可,随后就是微软最棒的简明安装过程,就可以轻松的在本地建立一个SQL Server服务器。安装完成后,为了方便操作,建议安装微软免费的管理软件——SQL Server Management Studio (SSMS)。安装过程也非常简单。安装成功后直接打开界面,连接数据库即可。

Python工具箱系列(二十四)

如上图所示,如果不想使用Windows内置的身份验证(尤其是客户端与服务器端是不同的节点,或者操作系统跨平台),一定要选择“SQL Server和Windows身份验证模式",这一混合模式,否则无法登录。

 

为了能够访问SQL Server,首先安装相关包。

pip install pymssql

创建数据库与表

mssql默认的数据库为master,使用时需要创建新的数据库与表。这部分的概念与mysql/sqlite相类似。

import pymssql

host = 'LAPTOP-11TE8QTB'
user = 'sa'
password = '88488848'
dbname = 'demodb'

# 创建数据库
demodb = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password,database='master')
democur = demodb.cursor()
demodb.autocommit(True)
democur.execute(f'create database {dbname};')
demodb.autocommit(False)
democur.close()
demodb.close()

# 创建数据库成功后创建表结构
demodb = pymssql.connect(
    host=host, user=user, password=password, database=dbname)
democur = demodb.cursor()
sql_createtable = 'create table demotb(id int identity(1,1) primary key ,pm25 float not null)'
democur.execute(sql_createtable)

demodb.commit()
democur.close()
demodb.close()

代码与mysql的非常类似,但也有几点不同:

◆由于mssql的要求,创建数据库时使用了autocommit(True)与autocommit(False)。

◆创建能够自动增长的ID,不同的数据库语法几乎都不相同。mssql使用了identity关键字。

使用游标对数据库进行查询的过程与mysql非常类似,相关代码如下。

import random
import pymssql


host = 'LAPTOP-11TE8QTB'
user = 'sa'
password = '88488848'
dbname = 'demodb'


def fakedata(maxtimes):

    # 连接数据库
    demodb = pymssql.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)
    democur = demodb.cursor()

    # 插入模拟出来的数据。
    for _ in range(maxtimes):
        pm25 = random.uniform(0, 300)
        insertsql = f'insert into demotb(pm25) values({pm25})'
        democur.execute(insertsql)

    demodb.commit()
    democur.close()
    demodb.close()


def querydata():

    # 连接数据库
    demodb = pymssql.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)
    democur = demodb.cursor()

    # 进行一个简单的查询,返回多个值
    selsql = 'select pm25 from demotb where pm25 >50.0'
    democur.execute(selsql)
    for i in democur:
        print(i)
    demodb.commit()
    democur.close()
    demodb.close()


def queryresult():

    # 连接数据库
    demodb = pymssql.connect(
        host=host, user=user, password=password, database=dbname)
    democur = demodb.cursor()

    # 进行一个简单的查询,返回多个值
    selsql = 'select max(pm25) from demotb'
    democur.execute(selsql)
    result = democur.fetchone()
    print(result)
    demodb.commit()
    democur.close()
    demodb.close()


fakedata(10)
querydata()
queryresult()

笔者使用的mssql所在主机名为"LAPTOP-11TE8QTB",可以替换为ip地址。类似的,也可以使用pandas进行数据库的操作。

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