Python을 사용하여 MS-SQL에서 데이터를 읽습니다. 여기서는 pymssql 템플릿이 사용됩니다.
파이썬과 함께 제공되는 템플릿이 아니기 때문에 먼저 pip를 사용하여 설치해야 합니다. 해당 명령은 pip install pymssql
main.py 파일을 생성합니다.
import pymssql,os server="127.0.0.1" #服务器IP或服务器名称 user="sa" #登陆数据库所用账号 password="password" #该账号密码 conn=pymssql.connect(server,user,password,database='master') cursor=conn.cursor() cursor.execute("select name from sys.databases") #向数据库发送SQL命令 row=cursor.fetchone() while row: print row[0] row=cursor.fetchone() conn.close()
Display. 루프 명령을 통해 얻은 결과를 하나씩.
실행을 클릭하여 프로그램을 실행하면 SQL 명령의 쿼리 결과가 정상적으로 반환될 수 있습니다.
다음 SQL 언어의 삽입 명령은 이전 코드에서 운영되는 데이터베이스를 "master"에서 "test"로 변경하는 데 사용되며,cursor.execute 다음에 오는 query 명령은 삽입 형식의 삽입 명령으로 변경됩니다.
import pymssql server="127.0.0.1" #服务器IP或服务器名称 user="sa" #登陆数据库所用账号 password="password" #该账号密码 conn=pymssql.connect(server,user,password,database='test') cursor=conn.cursor() cursor.execute("insert into dbo.test ([NO.],Name,Address) values ('003','张三','郑州') ")
명령 실행 이후에는 데이터베이스에 데이터가 삽입되지 않았습니다. 이는 update, insert, delete 명령을 실행할 때 데이터베이스에서 해당 명령문을 실행할 수 있도록 conn.commit() 명령을 추가해야 하기 때문입니다.
import pymssql server="127.0.0.1" #服务器IP或服务器名称 user="sa" #登陆数据库所用账号 password="password" #该账号密码 conn=pymssql.connect(server,user,password,database='test') cursor=conn.cursor() cursor.execute("insert into dbo.test ([NO.],Name,Address) values ('003','张三','郑州') ") conn.commit() conn.close()
pymssql은 중국어로 명명된 데이터베이스를 열 수 없다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 pymsslq를 사용하여 데이터베이스와 상호 작용할 때 액세스되는 데이터베이스는 영어로 명명된 데이터베이스여야 합니다.
작성된 Python 프로그램을 패키징하기 위해 py2exe 또는 pyinstaller를 사용하는 경우 프로그램 시작 부분에 import 10진수를 추가하고 10진수 템플릿을 가져와야 합니다. 그렇지 않으면 실행 시 오류가 보고됩니다.
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위 내용은 Python에서 데이터베이스를 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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