本文实例讲述了pymssql数据库操作MSSQL2005的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
使用的MSSQL2005,通过pymssql来连接的。把可能用到的数据库操作方式都总结如下,如果要用的时候就备查啦。
#!/usr/bin/env python #coding=utf-8 from __future__ import with_statement from contextlib import closing import inspect import pymssql import uuid import datetime #查询操作 with closing(pymssql.connect(host='localhost',user='sa',password='pppp',database='blogs')) as conn : cur = conn.cursor() #SELECT 长连接查询操作(逐条方式获取数据) sql = "select * from pcontent" cur.execute(sql) for i in range(cur.rowcount): print cur.fetchone() #SELECT 短链接查询操作(一次查询将所有数据取出) sql = "select * from pcontent" cur.execute(sql) print cur.fetchall() #INSERT sql = "INSERT INTO pcontent(title)VAlUES(%s)" uuidstr = str(uuid.uuid1()) cur.execute(sql,(uuidstr,)) conn.commit() print cur._result #INSERT 获取IDENTITY(在插入一个值,希望获得主键的时候经常用到,很不优雅的方式) sql = "INSERT INTO pcontent(title)VAlUES(%s);SELECT @@IDENTITY" uuidstr = str(uuid.uuid1()) cur.execute(sql,(uuidstr,)) print "arraysite:",cur.arraysize print cur._result[1][2][0][0]#不知道具体的做法,目前暂时这样使用 conn.commit() #Update vl = '中国' sql = 'update pcontent set title = %s where id=1' cur.execute(sql,(vl,)) conn.commit() #参数化查询这个是为了避免SQL攻击的 sql = "select * from pcontent where id=%d" cur.execute(sql,(1,)) print cur.fetchall() # 调用存储过程SP_GetALLContent 无参数 sql = "Exec SP_GetALLContent" cur.execute(sql) print cur.fetchall() # 调用存储过程SP_GetContentByID 有参数的 sql = "Exec SP_GetContentByID %d" cur.execute(sql,(3,)) print cur.fetchall() #调用存储过程SP_AddContent 有output参数的(很不优雅的方式) sql = "DECLARE @ID INT;EXEC SP_AddContent 'ddddd',@ID OUTPUT;SELECT @ID" cur.execute(sql) print cur._result
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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