本篇內(nèi)容主要講解“如何通過SQL和Python的集成來快速建立工作流程”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“如何通過SQL和Python的集成來快速建立工作流程”吧!

創(chuàng)新互聯(lián)自2013年起，是專業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)服務(wù)公司，擁有項目網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站網(wǎng)站策劃，項目實施與項目整合能力。我們以讓每一個夢想脫穎而出為使命，1280元阿拉爾做網(wǎng)站,已為上家服務(wù),為阿拉爾各地企業(yè)和個人服務(wù),聯(lián)系電話:028-86922220

幾乎每個人都在使用SQL和Python，Python是用于數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和網(wǎng)頁開發(fā)的全明星優(yōu)秀語言，而SQL是數(shù)據(jù)庫的實際標(biāo)準(zhǔn)。如果將兩者結(jié)合會發(fā)生什么呢?

實際上，兩者要結(jié)合在一起并不難。我們可以快速利用Python的動態(tài)特性，控制和構(gòu)建SQL查詢。設(shè)置完成后，我們無需執(zhí)行任何操作。

這兩種工具結(jié)合之后可謂是最強搭檔，自動化和效率都達(dá)到了新高度。

pyodbc

連接兩種技術(shù)的橋梁是pyodbc，該庫可以輕松訪問ODBC數(shù)據(jù)庫。

ODBC(開放數(shù)據(jù)庫連接的簡稱)是一種用于訪問數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用程序編程接口(API)，由90年代初的SQLAccess組開發(fā)。兼容的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)包括：

• IBM Db2

• MySQL

• Oracle

• MS Access

• MS SQL服務(wù)器

在多數(shù)情況下，該服務(wù)器可以直接轉(zhuǎn)移，與任何符合ODBC的數(shù)據(jù)庫都可一起使用。唯一需要更改的是連接設(shè)置。

連接

首先，要創(chuàng)建與SQL  服務(wù)器的連接，可以通過pyodbc.connect實現(xiàn)。在此函數(shù)中，還須傳遞連接字符串。此連接字符串必須指定DBMS驅(qū)動程序、服務(wù)器、要連接的特定數(shù)據(jù)庫以及連接設(shè)置。

因此，假設(shè)要連接到服務(wù)器UKXXX00123,45600和數(shù)據(jù)庫DB01，需要使用SQL Server Native Client  11.0。從內(nèi)部連接使得連接被信任，無需輸入用戶名和密碼。

cnxn_str = ("Driver={SQLServer Native Client 11.0};" "Server=UKXXX00123,45600;" "Database=DB01;" "Trusted_Connection=yes;") 現(xiàn)在，連接已初始化為： cnxn = pyodbc.connect（cnxn_str）

如果不通過受信任的連接訪問數(shù)據(jù)庫，則需要輸入通常用于通過SQLServer Management  Studio(SSMS)訪問服務(wù)器的用戶名和密碼。例如，如果用戶名是JoeBloggs，而密碼是Password123，則應(yīng)立即更改密碼。更改密碼之前，可以按照如下進(jìn)行連接：

cnxn_str = ("Driver={SQLServer Native Client 11.0};" "Server=UKXXX00123,45600;" "Database=DB01;" "UID=JoeBloggs;" "PWD=Password123;")cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)

現(xiàn)在我們已連接到數(shù)據(jù)庫，可以開始通過Python執(zhí)行SQL查詢。

執(zhí)行查詢

SQL 服務(wù)器上運行的每個查詢都包含游標(biāo)初始化和查詢執(zhí)行。如果要在服務(wù)器內(nèi)部進(jìn)行任何更改，還需要將這些更改提交到服務(wù)器。

先來初始化游標(biāo)：

cursor = cnxn.cursor()

現(xiàn)在，每當(dāng)要執(zhí)行查詢時，都要使用此游標(biāo)對象。

從名為“customers”表中選擇前1000行：

cursor.execute("SELECTTOP(1000) * FROM customers")

執(zhí)行該操作，但這發(fā)生在服務(wù)器內(nèi)部，實際上什么也沒有返回到Python。讓我們一起看看從SQL中提取的這些數(shù)據(jù)。

提取數(shù)據(jù)

要從SQL中提取數(shù)據(jù)到Python中，需要使用pandas。Pandas提供了一個非常方便的函數(shù)read_sql，該函數(shù)可以從SQL讀取數(shù)據(jù)。read_sql需要查詢和連接實例cnxn，如下所示：

data =pd.read_sql("SELECT TOP(1000) * FROM customers", cnxn)

這會返回到包含“customers”表中前1000行的數(shù)據(jù)框。

在SQL中變更數(shù)據(jù)

現(xiàn)在，如果要變更SQL中的數(shù)據(jù)，需要在原始的初始化連接后添加另一步，執(zhí)行查詢過程。在SQL中執(zhí)行查詢時，這些變更將保存在臨時存在的空格中，而不是直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行更改。

為了讓變更永久生效，必須提交變更。連接firstName和lastName列，創(chuàng)建fullName列。

cursor = cnxn.cursor()# firstalter the table, adding a column cursor.execute("ALTER TABLE customer " +            "ADD fullNameVARCHAR(20)")# now update that column to contain firstName  + lastNamecursor.execute("UPDATEcustomer " +         "SET fullName = firstName + " " + lastName")

此時，fullName并不存在于數(shù)據(jù)庫中。必須提交這些變更，讓變更永久生效：

cnxn.commit()

下一步

一旦執(zhí)行了需要執(zhí)行的任何操作任務(wù)，就可以把數(shù)據(jù)提取到Python中，也可以將數(shù)據(jù)提取到Python中，在Python中進(jìn)行操作。

無論采用哪種方法，一旦Python中有了數(shù)據(jù)，就可以做很多以前無法做到的事情。

也許需要執(zhí)行一些日常報告，通常使用這些報告查詢SQL 服務(wù)器中的最新數(shù)據(jù)，計算基本統(tǒng)計信息，然后通過電子郵件發(fā)送結(jié)果。如何自動化這一過程呢?

# imports for SQL data part        import pyodbc        from datetime import datetime,timedelta        import pandas as pd              # imports forsending email        from email.mime.text importMIMEText        fromemail.mime.multipart importMIMEMultipart        import smtplib              date = datetime.today() -timedelta(days=7)  # get the date 7 days ago              date = date.strftime("%Y-%m-%d")  # convert to format yyyy-mm-dd              cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)  # initialise connection (assume we havealready defined cnxn_str)              # build up ourquery string        query = ("SELECT *FROM customers "                f"WHERE joinDate > '{date}'")              # execute thequery and read to a dataframe in Python        data = pd.read_sql(query, cnxn)              del cnxn  # close the connection              # make a fewcalculations        mean_payment = data['payment'].mean()        std_payment = data['payment'].std()              # get maxpayment and product details        max_vals = data[['product', 'payment']].sort_values(by=['payment'], ascending=False).iloc[0]              # write an emailmessage        txt = (f"Customerreporting for period {date} - {datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')}.\n\n"              f"Mean payment amounts received: {mean_payment}\n"              f"Standard deviation of payment amounts: {std_payments}\n"              f"Highest payment amount of {max_vals['payment']} "              f"received from {max_vals['product']} product.")              # we will built themessage using the email library and send using smtplib        msg =MIMEMultipart()        msg['Subject'] ="Automatedcustomer report"  # set emailsubject        msg.attach(MIMEText(txt))  # add text contents              # we will sendvia outlook, first we initialise connection to mail server        smtp = smtplib.SMTP('smtp-mail.outlook.com', '587')        smtp.ehlo()  # say hello to the server        smtp.starttls()  # we will communicate using TLSencryption                 # login to outlookserver, using generic email and password        smtp.login('joebloggs@outlook.com', 'Password123')                 # send email to ourboss        smtp.sendmail('joebloggs@outlook.com', 'joebloggsboss@outlook.com', msg.as_string())                 # finally,disconnect from the mail server        smtp.quit()

到此，相信大家對“如何通過SQL和Python的集成來快速建立工作流程”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！