Как подключить sql к python
Работаем с SQL Server с помощью Python
Ограничения SQL берут своё начало в декларативности языка – мы указываем SQL что мы хотим получить, а SQL извлекает нам это из указанной базы. Для простой обработки данных этого достаточно. Но что делать, если мы хотим большего? Приведённый ниже класс – наша основа для оптимизации сервера MS SQL, далее мы дополним его несколькими методами. Сторонний модуль pyodbc упрощает доступ к базам данных через программный интерфейс ODBC (Open Database Connectivity).
Диалоговое окно Connect to Server
Подробнее о передаваемых в ODBC-интерфейс значениях читайте в официальном хелпе.
В конце класса создаётся строка, обновляемая с каждым передаваемым запросом:
Компоненты
Есть несколько важных функций, направленных на передачу данных в базу данных или из неё. Для примера мы возьмём каталог, в котором имеется множество однотипных csv-файлов.
В текущем проекте мы хотим:
Метод push_dataframe
Функция push_dataframe позволит поместить в базу данных датафрейм Pandas.
Это полезно, когда нужно загрузить много файлов.
Метод manual
Аргумент response даёт возможность вставить в датафрейм исходящую информацию нашего запроса. Извлечь все уникальные значения из colX в таблице generic_jan можно с помощью следующей строки:
Метод union
Теперь на основе метода manual создадим метод union :
Метод drop
Метод drop выполняет удаление таблиц:
Заключение
Сочетая описанные несложные методы мы значительно облегчили работу с большим количеством файлов в SQL Server. Если вас заинтересовала тема взаимодействия Python и SQL, почитайте наш пост «Как подружить Python и базы данных SQL. Подробное руководство». Успехов в развитии!
Шаг 3. Подтверждение концепции, подразумевающее подключение к SQL с помощью pyodbc
Этот пример является подтверждением концепции. Пример кода упрощен для ясности и для него не гарантируется соблюдение рекомендаций корпорации Майкрософт.
Чтобы приступить к работе, выполните следующий пример скрипта. Создайте файл с именем test.py и добавляйте фрагменты кода по ходу работы.
Подключение
Выполнение запроса
Функция cursor.execute может использоваться для извлечения результирующего набора из запроса к базе данных SQL. Эта функция принимает запрос и возвращает результирующий набор, по которому может быть выполнена итерация с использованием cursor.fetchone().
Вставка строки
В этом примере вы узнаете, как безопасно выполнить инструкцию INSERT и передать параметры. Параметры защищают приложение от внедрения кода SQL.
Azure Active Directory и строка подключения
pyODBC использует драйвер Microsoft ODBC для SQL Server. Если ваша версия драйвера ODBC — 17.1 или более поздняя, интерактивный режим Azure Active Directory драйвера ODBC можно использовать через pyODBC. Этот интерактивный параметр работает, если Python и pyODBC разрешают драйверу ODBC отображать диалоговое окно. Этот параметр доступен только в ОС Windows.
Пример строки подключения для использования с интерактивной проверкой подлинности Azure Active Directory
В следующем примере представлена строка подключения ODBC, определяющая интерактивную проверку подлинности Azure Active Directory.
См. сведения о параметрах проверки подлинности драйвера ODBC в руководстве по использованию Azure Active Directory с драйвером ODBC.
Дальнейшие действия
Дополнительную информацию можно найти в Центре разработчика Python.
Обработка данных MS SQL Server средствами Python
Не всякие данные можно обработать с помощью старого доброго Excel или SQL. Впервые с проблемой нехватки стандартных средств анализа и обработки данных мы столкнулись при разработке модуля для анализа рекламы нашей компании на ТВ. Необходимо было хранить большой объём кадров прямого эфира каналов и информации о них. Поэтому было принято решение о интеграции возможностей языка python c языком SQL.
Для работы импортируем необходимые библиотеки:
В случае, если данная библиотека отсутствует на устройстве, в командной строке запустите команду:
Данный модуль упрощает доступ к базам данных через программный интерфейс ODBC (Open Database Connectivity).
Далее создаём строку подключения к нашей базе данных:
где Driver – драйвер Microsoft ODBC для SQL Server. Обеспечивает возможность подключения к Microsoft SQL Server из Windows.
Server – указание сервера, на котором будут храниться (хранятся) наши таблицы:
Trusted Connection – указывает на способ подключения пользователей к БД. В случае, если указано значение «yes», для проверки подлинности используется учётная запись Windows, а ключи UID и PWD игнорируются, и наоборот, при выборе значения «no».
После заполнения строки подключения данными, выполним соединение к нашей базе данных:
Создадим курсор, с помощью которого, посредством передачи запросов будем оперировать данными в нашей таблице:
Теперь можно написать наш первый запрос! Допустим, у нас есть таблица с данными о книгах, связанных с проектированием баз данных. Данная таблица будет содержать следующие данные: название книги, имя(имена) автора(ов) книги, год издания и краткое описание.
Добавим данные в нашу таблицу с помощью кода на python:
Проверим нашу таблицу (для проверки использовался SQL Server Management Studio):
Наш запрос успешно выполнен, но стоит отметить, что возможности использования библиотеки pyodbc не ограничиваются заполнением таблиц данными. Попробуем выбрать данные из нашей таблицы:
Результат работы программы:
Так же есть возможность сохранения результата запроса в объект DataFrame, для дальнейшей обработки средствами библиотеки pandas:
Результат работы программы:
Таким образом, сегодня мы научились с помощью скриптов на языке python посредством библиотеки pyodbc создавать запросы для работы с SQL серверами, что может быть использовано для удобства работы с данными в повседневной деятельности аудитора.
Встроенная база данных Python
Aug 26, 2020 · 5 min read
Если вы разработчик программного обеспечения, то, скорее всего, вы знакомы с невероятно легкой базой данных SQLite или даже уже использовали ее. Она содержит практически все функции реляционной базы данных и представлена всего одним файлом. На официальном сайте можно найти несколько сценариев применения SQLite:
Если вам нужна SQLite для каких-либо других целей, то обратитесь к документации.
Но самое главное — SQLite встроена в библиотеку Python. То есть вам не нужно устанавливать серверное или клиентское ПО и поддерживать работу какого-либо сервиса. Если вы импортировали библиотеку в Python и приступили к работе, значит вы уже используете систему управления реляционными базами данных!
Импортирование и использование
«В с троенность» предполагает, что вам не нужно запускать pip install для получения библиотеки. Просто импортируйте ее с помощью:
Создание соединения с БД
Не беспокойтесь о драйверах, строках подключения и т.д. Вы можете создать базу данных SQLite и задать такой простой объект подключения, как:
После запуска этой строки кода происходит создание с БД и активируется подключение к ней. Дело в том, что базы данных, к которой мы просим подключиться Python, не существует, поэтому он автоматически создает пустую. Также мы можем ввести точно такой же код для подключения к уже существующей базе данных.
Создание таблицы
Теперь создадим таблицу:
После запуска этого кода создается таблица, но она ничего не выводит.
Включение записей
Предположим, мы хотим вставить сразу несколько записей. Выполним:
После запуска кода не появилось никаких предупреждений, значит все прошло успешно.
Запрос к таблице
Пришло время удостовериться, что все сделано правильно. Выполним запрос к таблице на возврат образцов строк.
Как видите, все очень просто!
Более того, несмотря на свою легкость SQLite является широко используемой базой данных, и большинство программного обеспечения клиентов SQL ее поддерживает.
Чаще всего я использую инструмент DBeaver. Рассмотрим его на примере.
Подключение к базе данных SQLite из клиента SQL (DBeaver)
Поскольку я использую Google Colab, я буду загружать файл my-test.db на свой компьютер. При запуске Python на локальном компьютере можно использовать клиент SQL для прямого подключения к файлу баз данных.
Создаем новое соединение в DBeaver и выбираем SQLite в качестве типа БД:
Как добавлять и читать данные в SQLite с помощью Python
Python поставляется со встроенным пакетом sqlite3, который мы можем импортировать в наш проект и использовать его API для подключения к базе данных SQLite и простого управления базой данных.
Подключить приложение Python к базе данных SQLite
Для соединения с базой данных SQLite используйте функцию connect().
Если файл shows.db отсутствует, он будет создан и подключен. Если он есть, то он будет подключен.
Теперь создайте таблицу базы данных с несколькими столбцами.
В этом коде мы написали команду, которая создаст таблицу с ее именами столбцов и типами данных.
Вставить данные в базу данных SQLite с помощью Python
Чтение данных в базе данных SQLite с помощью Python.
Последним шагом будет фиксация этих изменений для сохранения в базе данных и закрытие соединения.
Итак, наш полный код выглядит следующим образом.
Запустите указанный выше файл в терминале.
Вы можете видеть, что мы возвращаем нашу строку, что означает, что данные успешно сохранены в базе данных SQLite.
Вставить несколько данных в базу данных с помощью Python
Чтобы вставить несколько строк в базу данных, сначала создайте данные, которые вы хотите вставить, а затем используйте запрос, чтобы добавить все данные за один раз.
Здесь он будет брать все кортежи один за другим и вставлять их в базу данных с соответствующими полями.
Теперь давайте извлечем все данные из базы данных.
Наш полный код, который добавляет несколько записей и показывает все записи пользователю:
Запустите файл и посмотрите результат.
Здесь вы можете видеть, что мы уже добавили строку Stranger Things в первом примере, сохраненную в базе данных. Вот почему он появляется во всех записях.
Это все для добавления и чтения данных в SQLite с использованием Python.