Python 解析Access对象

首先，我们需要安装pyodbc模块，pyodbc提供了Python3访问Microsoft Access数据库的接口，可以通过pip进行安装：

!pip install pyodbc

接着，在Python脚本中导入pyodbc和pandas模块：

import pyodbc
import pandas as pd

Python解析Access对象可以使用以下步骤：

1. 连接Access数据库
2. 执行SQL语句
3. 解析查询结果

假设我们有一个名为test.accdb的Access数据库，其中有一个名为students的表，表中有name和age两个字段，那么我们可以使用以下代码连接数据库并执行查询：

conn = pyodbc.connect(r'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=./test.accdb;')
sql = "SELECT name, age FROM students"
df = pd.read_sql(sql, conn)

在代码中，pyodbc的connect()方法接受一个ODBC连接字符串作为参数，该字符串包含了需要连接的Access数据库的路径。read_sql()方法接受两个参数，一个SQL查询语句和一个ODBC连接对象，它将查询结果解析为一个pandas数据框，数据框的列名和列值分别对应了查询结果中的字段名和数据。

我们可以通过打印数据框来查看查询结果：

print(df)

输出结果如下：

   name  age
0   Tom   20
1   Bob   21
2  Jane   22

接下来，我们可以通过对数据框调用loc[]或iloc[]方法来获取特定行或列的数据，例如，我们要获取第一行的name和age，可以使用以下代码：

name = df.loc[0, 'name']
age = df.loc[0, 'age']
print("Name: {}, Age: {}".format(name, age))

输出结果如下：

Name: Tom, Age: 20

接下来，让我们更深入地了解一下pyodbc模块的使用，假设我们要将数据插入到Access数据库中，我们可以使用以下代码插入一条新的学生数据：

cursor = conn.cursor()
name = 'Alice'
age = 23
sql = "INSERT INTO students(name, age) VALUES('{}', {})".format(name, age)
cursor.execute(sql)
conn.commit()

在代码中，cursor()方法创建了一个游标对象，该对象可以执行SQL语句。我们使用字符串格式化操作来构建SQL语句，然后调用游标对象的execute()方法执行SQL语句，并调用commit()方法将更新提交到数据库。

最后，我们可以使用以下代码更新学生的年龄信息：

name = 'Tom'
new_age = 21
sql = "UPDATE students SET age={} WHERE name='{}'".format(new_age, name)
cursor.execute(sql)
conn.commit()

在代码中，我们使用SQL语句UPDATE更新了name为Tom的学生的age字段，将其更新为21，并调用了commit()方法提交更新。

通过以上示例，我们学习了使用Python解析Access对象的基础知识以及应用场景，我们可以基于此进行更多高级的操作，例如读写其他数据库类型和更复杂的查询操作。