轻松玩转数据，数据库操作从此不再困难

后端

2024-01-01 16:06:03

Python x SQL Server：解锁数据库操作的便捷之路

在当今数据驱动的时代，数据库操作已成为许多行业的常态。如果您还在为繁琐的数据处理而烦恼，那么您一定需要了解 Python 和 SQL Server 数据库的完美结合。本指南将为您详细介绍如何利用它们来简化您的数据处理流程。

脚本封装，用例驱动：让数据库操作轻松至极

告别复杂的 SQL 语句吧！借助我们的脚本封装功能，您只需在 SqlServer.yaml 文件中编写用例，然后执行 SqlServer.py 脚本，即可实现对数据库的增删改查操作。如此简单便捷，让您轻松掌控数据，尽情发挥您的创造力。

多数据库连接，随心所欲：畅通无阻的数据流转

本方案支持同时连接多个 SQL Server 数据库。您可以根据需要任意切换数据库，实现数据的无缝流转。连接信息集中管理，一目了然，让您轻松应对复杂的数据环境，尽情遨游在数据的世界中。

直接调用封装脚本，一键搞定：效率至上

如果您时间紧迫，直接套用我们封装好的脚本即可。无需深入了解脚本逻辑，只需掌握基本操作即可。简单易懂，一学就会，让您快速上手，将更多精力投入到更有价值的事情中去。

代码示例，手把手教学：轻松上手

下面为您提供一个代码示例，帮助您轻松上手：

# PublicConfig.py
import yaml

config = yaml.safe_load(open("config.yaml"))

# SqlServer.yaml
databases:
  - name: DB1
    host: 127.0.0.1
    port: 1433
    username: sa
    password: 123456
    database: test
  - name: DB2
    host: 192.168.1.100
    port: 1433
    username: sa
    password: 123456
    database: test2

# SqlServer.py
import pytds
import yaml

class SqlServer:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        self.connections = {}

    def connect(self):
        for db in self.config['databases']:
            connection = pytds.connect(
                host=db['host'],
                port=db['port'],
                user=db['username'],
                password=db['password'],
                database=db['database']
            )
            self.connections[db['name']] = connection

    def execute_query(self, database, query):
        connection = self.connections[database]
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query)
        results = cursor.fetchall()
        return results

    def execute_non_query(self, database, query):
        connection = self.connections[database]
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(query)
        connection.commit()

# main.py
from SqlServer import SqlServer

config = yaml.safe_load(open("config.yaml"))
sql_server = SqlServer(config)
sql_server.connect()

results = sql_server.execute_query("DB1", "SELECT * FROM users")
for row in results:
    print(row)

sql_server.execute_non_query("DB2", "INSERT INTO users (name, email) VALUES ('John Doe', 'john.doe@example.com')")