Python工具箱系列(二十四)

2025-12-13 0 465

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](microsoft.com/zh-cn/sql)进行下载,安装界面如下图所示:

Python工具箱系列(二十四)

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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