0.目錄
1.前言
2.準備工作
#3.簡單測試語句
4.提交與回溯
5.封裝成類別的寫法
1.前言
前面學完了SQL Server的基本語法,接下來學習如何在程式中使用sql,畢竟不能在程式中使用的話,實用性就沒那麼大了。
2.最基本的SQL查詢語句
python是使用pymssql這個模組來操作SQL Server資料庫的,所有需要先安裝pymssql。
這個直接在命令列輸入pip install pymssql
安裝就行了
然後還要配置好自己本地的SQL Server資料庫,進入Microsoft SQL Server Management Studio中可以進行設置。如果你選擇的是使用Windows驗證的方式的話,要改成SQL驗證方式才行。這個網路教學很多,搜尋一下就出來了。
3.簡單測試語句
開啟IDLE,新建python程式:
import pymssql conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1', user='sa', password='123', database='SQLTest', charset='utf8')#查看连接是否成功cursor = conn.cursor() sql = 'select * from student'cursor.execute(sql)#用一个rs变量获取数据rs = cursor.fetchall()print(rs)
4.提交與回滾
#在python中,在操作完"增刪改" 之後,還需要執行commit()才能真正提交程式碼執行,如果出意外的話就執行rollback()回滾到之前的狀態,相當於之前的操作都白做了,這樣也保護了資料庫。
所以建議寫程式這樣寫:
try: conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1', user='sa', password='123', database='SQLTest', charset='utf8') cursor = conn.cursor() sql = 'insert into student values('0001', '张三', 18, '男', '文学院')' cursor.execute(sql) conn.commit()except Exception as ex: conn.rollback() raise exfinally: conn.close()
大家可以試試看conn.commit()刪除,然後看看資料庫是否有變化。
5.封裝成類別的寫法
''' TestDB类 功能:测试数据库的类写法 作者:PyLearn 最后修改日期: 2017/10/17''' import pymssql class TestDB(): def __init__(self): try: self.conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1', user='sa', password='123', database='SQLTest', charset='utf8') self.cursor = self.conn.cursor() self.sql = "insert into student values('0001', '张三', 18, '男', '文学院')" self.cursor.execute(self.sql) self.conn.commit() except Exception as ex: self.conn.rollback() raise ex finally: self.conn.close()if __name__ == '__main__': test_DB = TestDB()
以上是Python操作SQL Server資料庫的方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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