如何利用Python实现SQL自动化？

的全文总共有5520个单词，预计需要16分钟来学习

来源:Pexels

作者经常在工作中使用SQL。有许多恼人的细微差别和限制，但最终，它是数据行业的基石。因此，SQL对于每个数据领域的工作者来说都是不可或缺的。精通SQL非常重要

SQL非常好，但是它怎么能满足于“好”？为什么不进一步操作SQL？

声明性语句会导致SQL限制的发生，也就是说，当从SQL中寻找数据时，SQL会在特定的数据库中找到并反馈这对于许多数据提取或简单的数据操作任务来说已经足够了。

但是如果有更多的需求呢？

本文将向您展示如何操作

从基础开始

import py odbc from datetime import datetime class SQL:def _ _ init _ _(self，database，server = ' ' xxvir00012，55000''): #这里我们告诉python要连接到(我们的SQL Server)self . cnxn = py DBC . connect(' Driver = { SQL Server本机客户端11.0 }；'' '服务器= ' '+服务器+' '；“”数据库= “+数据库+”;'' '受信任的连接=是；')# initializationqueryattributeself . query = ' '-{ } nn-在python中为mad ' '。格式(datetime.now()。str time(“% d/% m/% y”)

此代码是操作微软SQL server的基础。只要编写了这段代码，通过Python连接到SQL只需要:

SQL = SQL(‘数据库123’)

非常简单，对吗？几件事情同时发生，下面将对这段代码进行分析。类Sql:

首先请注意，此代码包含在一个类中作者发现这是合乎逻辑的，因为在这种格式下，添加或删除该特定数据库的过程已经完成如果你看看它的工作过程，你的思维会更清晰。

初始化类:

def _ _ init _ _(self，database，server = ' ' xxvir00012，55000''):

因为我和我的同事几乎总是连接到同一个服务器，所以我将此通用浏览器的名称设置为默认参数服务器

服务器的名称可以在“连接到服务器”对话框的顶部或“微软SQL Server Management Studio:

下一步”的窗口中找到。连接SQL:

self . cnxn = pyodbc . connect(' driver = { SQL server active client 11.0 }；'' ' '服务器= ' '+自服务器+' '；'' ' '数据库= ' '+自身数据库+' '；'' ' '受信任的连接=是；')

pyodbc模块使这一步变得非常简单只需将连接字符串转换为pyodbc.connect(...)功能，单击此处了解更多信息。

最后，作者通常在Sql类中编写一个查询字符串，该字符串随着传递给类的每个查询而更新:

self . query = ' '-{ } nn-mad in python ' '。格式(datetime.now()。str time(“% d/% m/% y”)

，这使得记录代码更容易，也使得输出更可读，更便于其他人阅读。

请注意，作者不会更新以下代码片段中的self.query部分代码

组块

一些重要的函数非常有用，作者几乎每天都在使用它们。这些函数都专注于将数据传入或传出数据库。

的文件目录是开始:

对于当前项目，要求:

。将文件导入到SQL

。将它们合并到一个表

中。根据列

中的类别灵活创建多个表不断丰富SQL类。下面的操作会简单得多:

import sys . path . insert(0，r ' c:Usermediumpsql pluslib)从数据导入操作系统导入Sql sql =Sql('database123') #初始化Sql对象目录=r'C:Usermediumdata ' #这是我们通用数据的存储位置file_list = os.listdir(目录)#获取file_list中文件的所有文件列表:#查找导入文件到sql

作者本人几乎每天都使用这种方法，这种方法简单且非常有效。

希望帮助其他用户找到一种方法，将Python合并到他们的SQL路径中。谢谢你的阅读！

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