本文实例讲述了Python使用pyodbc访问数据库操作方法。
数据库连接
数据库连接网上大致有两种方法,一种是使用pyodbc,另一种是使用win32com.client,测试了很多遍,最终只有pyodbc成功,而且比较好用,所以这里只介绍这种方法
工具库安装
在此基础上安装pyodbc工具库,在cmd窗口执行如下语句安装
pip install pyodbc
如果安装了anaconda也可以使用conda install pyodbc
分享给大家供大家参考,具体如下:
检验是否可以正常连接数据库检查是否有一个Microsoft Access ODBC驱动程序可用于你的Python环境(在Windows上)的方法:
>>> import pyodbc
>>>[x for x in pyodbc.drivers() if x.startswith('Microsoft Access Driver')]
如果你看到一个空列表,那么您正在运行64位Python,并且需要安装64位版本的“ACE”驱动程序。如果您只看到['Microsoft Access Driver (*.mdb)']并且需要使用.accdb文件,那么您需要安装32位版本的“ACE”驱动程序
安装64位的ODBC 驱动器:
64位ODBC驱动器的下载地址 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=13255
直接安装会报错,所以我们需要修改一下文件AccessDatabaseEngine_X64.exe,先对其进行解压,然后打开AccessDatabaseEngine_X64文件夹,有一个AceRedist.msi文件。用Orca软件将AceRedist.msi打开,找到找到LaunchCondition里面的BLOCKINSTALLATION,删除那一行数据并进行保存。然后再运行AceRedist.msi,就可以把64位的ODBC 驱动器安装成功。
如果感觉上面的操作比较麻烦,可以直接下载服务器之家小编已经处理过的版本。
注意:
1、不用配置数据源
2、Orcad的下载地址
下面是经过服务器之家小编测试过的代码
access是2000的,理论上2010也可以。
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import pyodbc
DBfile = r "F:\python\caiji.mdb" # 数据库文件需要带路径
print (DBfile)
conn = pyodbc.connect(r "DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=" + DBfile + ";Uid=;Pwd=;" )
cursor = conn.cursor()
SQL = "SELECT * from sites;"
for row in cursor.execute(SQL):
print (row)
cursor.close()
conn.close()
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完整测试代码
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# -*-coding:utf-8-*-
import pyodbc
# 连接数据库(不需要配置数据源),connect()函数创建并返回一个 Connection 对象
cnxn = pyodbc.connect(r 'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=.\data\goods.mdb' )
# cursor()使用该连接创建(并返回)一个游标或类游标的对象
crsr = cnxn.cursor()
# 打印数据库goods.mdb中的所有表的表名
print ( '`````````````` goods ``````````````' )
for table_info in crsr.tables(tableType = 'TABLE' ):
print (table_info.table_name)
l = crsr.execute( "SELECT * from goods WHERE goodsId='0001'" ) # [('0001', '扇叶', 20, 'A公司', 'B公司', 2000, 2009)]
rows = crsr.execute( "SELECT currentStock from goods" ) # 返回的是一个元组
for item in rows:
print (item)
l = crsr.execute( "UPDATE users SET username='lind' WHERE password='123456'" )
print (crsr.rowcount) # 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。
# 修改数据库中int类型的值
value = 10
SQL = "UPDATE goods " \
"SET lowestStock=" + str (value) + " " \
"WHERE goodsId='0005'"
# 删除表users
crsr.execute( "DROP TABLE users" )
# 创建新表 users
crsr.execute( 'CREATE TABLE users (login VARCHAR(8),userid INT, projid INT)' )
# 给表中插入新数据
crsr.execute( "INSERT INTO users VALUES('Linda',211,151)" )
''''''
# 更新数据
crsr.execute( "UPDATE users SET projid=1 WHERE userid=211" )
# 删除行数据
crsr.execute( "DELETE FROM goods WHERE goodNum='0001'" )
# 打印查询的结果
for row in crsr.execute( "SELECT * from users" ):
print (row)
# 提交数据(只有提交之后,所有的操作才会对实际的物理表格产生影响)
crsr.commit()
crsr.close()
cnxn.close()
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1、连接数据库
1)直接连接数据库和创建一个游标(cursor)
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cnxn = pyodbc.connect( 'DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass' )
cursor = cnxn.cursor()
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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。
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cnxn = pyodbc.connect( 'DSN=test;PWD=password' )
cursor = cnxn.cursor()
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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。
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cursor.execute( "select user_id, user_name from users" )
row = cursor.fetchone()
if row:
printrow
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2)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。
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cursor.execute( "select user_id, user_name from users" )
row = cursor.fetchone()
print 'name:' , row[ 1 ] # access by column index
print 'name:' , row.user_name # or access by name
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3)如果所有的行都被检索完,那么fetchone将返回None.
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while 1 :
row = cursor.fetchone()
ifnot row:
break
print 'id:' , row.user_id
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4)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)
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cursor.execute( "select user_id, user_name from users" )
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
printrow.user_id, row.user_name
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5)如果你打算一次读完所有数据,那么你可以使用cursor本身。
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cursor.execute( "select user_id, user_name from users" ):
for row in cursor:
printrow.user_id, row.user_name
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6)由于cursor.execute
返回一个cursor,所以你可以把上面的语句简化成:
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for row in cursor.execute( "select user_id, user_name from users" ):
printrow.user_id, row.user_name
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7)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:
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cursor.execute( """
select user_id, user_name
from users
where last_logon < '2001-01-01'
and bill_overdue = 'y'
""" )
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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。
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cursor.execute( """
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
""" , '2001-01-01' , 'y' )
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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:
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cursor.execute( """
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
""" , [ '2001-01-01' , 'y' ])
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cursor.execute( "select count(*) as user_count from users where age > ?" , 21 )
row = cursor.fetchone()
print '%d users' % row.user_count
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4、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。
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cursor.execute( "insert into products(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')" )
cnxn.commit()
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cursor.execute( "insert into products(id, name) values (?, ?)" , 'pyodbc' , 'awesome library' )
cnxn.commit()
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注意调用cnxn.commit()
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。
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cursor.execute( "delete from products where id <> ?" , 'pyodbc' )
printcursor.rowcount, 'products deleted'
cnxn.commit()
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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)
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deleted = cursor.execute( "delete from products where id <> 'pyodbc'" ).rowcount
cnxn.commit()
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同样要注意调用cnxn.commit()
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:
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deleted = cursor.execute( "delete from products where id <> 'pyodbc'" ).rowcount
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2)假如你使用的是三引号,那么你也可以这样使用:
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deleted = cursor.execute( """
delete
from products
where id <> 'pyodbc'
""" ).rowcount
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3)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")
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row = cursor.execute( "select count(*) as user_count from users" ).fetchone()
print '%s users' % row.user_count
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4)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。
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count = cursor.execute( "select count(*) from users" ).fetchone()[ 0 ]
print '%s users' % count
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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。如果有一个默认值,你能常常使用ISNULL,或者在SQL数据库直接合并NULLs来覆盖掉默认值。
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maxid = cursor.execute( "select coalesce(max(id), 0) from users" ).fetchone()[ 0 ]
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在这个例子里面,如果max(id)
返回NULL,coalesce(max(id),0)
将导致查询的值为0。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接:https://blog.csdn.net/u010622613/article/details/80111014