pyodbc的简单使用.docx

pyodbc的简单使用1、连接数据库1）直接连接数据库和创建一个游标（cursor)12cnxn = pyodbc.connect(DRIVER=SQL Server;SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass)cursor = cnxn.cursor()2）使用DSN连接。通常DSN连接并不需要密码，还是需要提供一个PSW的关键字。12cnxn = pyodbc.connect(DSN=test;PWD=password)cursor = cnxn.cursor()关于连接函数还有更多的选项，可以在pyodbc文档中的 connect funtion 和 ConnectionStrings查看更多的细节2、数据查询（SQL语句为 select .from.where）1）所有的SQL语句都用cursor.execute函数运行。如果语句返回行，比如一个查询语句返回的行，你可以通过游标的fetch函数来获取数据，这些函数有（fetchone,fetchall,fetchmany）.如果返回空行，fetchone函数将返回None,而fetchall和fetchmany将返回一个空列。1234cursor.execute(select user_id, user_name from users)row = cursor.fetchone()if row:print row2）Row这个类，类似于一个元组，但是他们也可以通过字段名进行访问。1234cursor.execute(select user_id, user_name from users)row = cursor.fetchone()print name:, row1 # access by column indexprint name:, row.user_name # or access by name3）如果所有的行都被检索完，那么fetchone将返回None.12345while 1:row = cursor.fetchone()if not row:breakprint id:, row.user_id4)使用fetchall函数时，将返回所有剩下的行，如果是空行，那么将返回一个空列。（如果有很多行，这样做的话将会占用很多内存。未读取的行将会被压缩存放在数据库引擎中，然后由数据库服务器分批发送。一次只读取你需要的行，将会大大节省内存空间）1234cursor.execute(select user_id, user_name from users)rows = cursor.fetchall()for row in rows:print row.user_id, row.user_name5）如果你打算一次读完所有数据，那么你可以使用cursor本身。123cursor.execute(select user_id, user_name from users):for row in cursor:print row.user_id, row.user_name6）由于cursor.execute返回一个cursor，所以你可以把上面的语句简化成：12for row in cursor.execute(select user_id, user_name from users):print row.user_id, row.user_name7）有很多SQL语句用单行来写并不是很方便，所以你也可以使用三引号的字符串来写：123456cursor.execute(select user_id, user_namefrom userswhere last_logon 2001-01-01and bill_overdue = y)3、参数1）ODBC支持在SQL语句中使用一个问号来作为参数。你可以在SQL语句后面加上值，用来传递给SQL语句中的问号。123456cursor.execute(select user_id, user_namefrom userswhere last_logon and bill_overdue = , 2001-01-01, y)这样做比直接把值写在SQL语句中更加安全，这是因为每个参数传递给数据库都是单独进行的。如果你使用不同的参数而运行同样的SQL语句，这样做也更加效率。3）python DB API明确说明多参数时可以使用一个序列来传递。pyodbc同样支持：123456cursor.execute(select user_id, user_namefrom userswhere last_logon , 21) row = cursor.fetchone() print %d users % row.user_count4、数据插入1）数据插入，把SQL插入语句传递给cursor的execute函数，可以伴随任何需要的参数。12cursor.execute(insert into products(id, name) values (pyodbc, awesome library)mit()12cursor.execute(insert into products(id, name) values (, ), pyodbc, awesome library)mit()注意调用mit()函数：你必须调用commit函数，否者你对数据库的所有操作将会失效！当断开连接时，所有悬挂的修改将会被重置。这很容易导致出错，所以你必须记得调用commit函数。5、数据修改和删除1）数据修改和删除也是跟上面的操作一样，把SQL语句传递给execute函数。但是我们常常想知道数据修改和删除时，到底影响了多少条记录，这个时候你可以使用cursor.rowcount的返回值。123cursor.execute(delete from products where id , pyodbc)print cursor.rowcount, products mit()2）由于execute函数总是返回cursor，所以有时候你也可以看到像这样的语句：（注意rowcount放在最后面）12deleted = cursor.execute(delete from products where id pyodbc).mit()同样要注意调用mit()函数6、小窍门1）由于使用单引号的SQL语句是有效的，那么双引号也同样是有效的：1deleted = cursor.execute(delete from products where id pyodbc).rowcount2）假如你使用的是三引号，那么你也可以这样使用：12345deleted = cursor.execute(deletefrom productswhere id pyodbc).rowcount3）有些数据库（比如SQL Server）在计数时并没有产生列名，这种情况下，你想访问数据就必须使用下标。当然你也可以使用“as”关键字来取个列名（下面SQL语句的“as name-count”）12row = cursor.execute(select count(*) as user_count from users).fetchone()print %s users % row.user_count4）假如你只是需要一个值，那么你可以在同一个行局中使用fetch函数来获取行和第一个列的所有数据。12count = cursor.execute(select count(*) from users).fetchone()0print %s users % count如果列为空，将会导致该语句不能运行。fetchone()函数返回None，而你将会获取一个错误:NoneType不支持下标。