▷ Povežite se na SQL poslužitelj Python -

Ovaj članak govori o bazama podataka i povezivanju tih baza podataka s Pythonom. Stoga ćemo u ovom postu raspravljati o tome kako se spojiti na SQL poslužitelj Python. Dakle, nastavimo s trenutnim poslom.

Baza podataka — što je to?

Baza podataka u stvarnosti je općenito zbirka strukturiranih podataka, na način da ih je moguće vrlo lako dohvatiti, pristupiti i upravljati njima. Općenito postoje dvije vrste baza podataka: ravna baza podataka i relacijska baza podataka. Relacijske baze podataka su najčešće korišteni sustavi baza podataka. Neki od primjera su:

Oracle
IBM Db2
MySQL
SQL poslužitelj
Nema SQL-a
MS Access

Najčešći među njima je MySQL sustav baze podataka, jer je relativno najlakši za korištenje.

Sada, razgovarajmo o MySQL-u …..

SQL je standardni jezik koji se koristi za tablične ili relacijske baze podataka. SQL je skraćenica za Structure Query Language i omogućuje razne operacije poput manipulacije, dizajna i drugih upita. Stoga se koristi za analizu i dobivanje uvida iz podataka.

Sada, što je MySQL? MySQL je sustav za upravljanje relacijskom bazom podataka otvorenog koda koji koristi Structured Query Language za izvođenje različitih operacija.

Nastavimo s povezivanjem SQL poslužitelja s Pythonom

Povezivanje SQL poslužitelja s Pythonom zapravo je vrlo jednostavno za postavljanje. Za to je vrlo korisna dinamička priroda Pythona, jer se lako koristi za kontrolu i izradu upita. Povrh svega, oba ova alata omogućuju nam postizanje novih vrhunaca automatizacije i učinkovitosti.

“pyodbc” — Što je sad ovo?

Ovo je biblioteka koja omogućuje relativno lakši pristup ODBC (Open Database Connectivity) bazama podataka. ODBC je standardno API aplikacijsko programsko sučelje) koje se koristi za pristup bazama podataka. Ovu tehnologiju razvila je grupa SQL Access.

Proces počinje —-> Connect

Najvažnija stvar koju trebamo učiniti je stvoriti vezu sa SQL poslužiteljem. Kako ćemo to učiniti? To činimo korištenjem pyodbc.connect. Ovoj funkciji moramo proslijediti niz veze. Ovaj niz veze treba specificirati DBMS upravljački program, poslužitelj i bazu podataka na koju se povezuje.

Pretpostavimo da se želimo povezati s poslužiteljem “INXXX00023, 45890”, bazom podataka “DB007″, da bismo to učinili želimo koristiti ” SQL Server Native Client 11.0 “.

Bit ćemo interna pouzdana veza, stoga nema potrebe za unosom korisničkog imena i lozinke.

cn_str = ("Driver = {SQL Server Native Client 11.0};"
          "Server = INXXX00023, 45890;"
          "Database = DB007;"
          "Trusted_Connection = yes;")

# Initializing the connection
cn = pyodbc.connect(cn_str)

To je bilo kad smo se povezivali s pouzdane veze. Sada, što ćemo učiniti kada pristupamo bazi podataka, koristeći vezu koja nije pouzdana. U tom slučaju moramo unijeti korisničko ime i lozinku koje ne predajemo u slučaju korištenja provjerene veze. Korisničko ime i lozinka su oni koje općenito koristimo za pristup poslužitelju putem SQL Server Management Studio.

Recimo da je moje korisničko ime Shubham, a lozinka Shub1234. Zatim se možemo povezati na ovaj način:

cn_str = ("Driver = {SQL Server Native Client 11.0};"
          "Server = INXXX00023, 45890;"
          "Database = DB007;"
          "Trusted_Connection = yes;"            
          "UID = Shubham;"
          "PWD = Shub1234;")

# Initialization
cn = pyodbc.connect(cn_str)

Dakle, sada smo povezani s bazom podataka. Dakle, sada možemo početi izvršavati razne SQL upite putem Pythona.

Izvršavanje upita — Povežite se na SQL Server Python

Note : Svaki pojedini upit koji pokušamo pokrenuti na SQL Serveru sastojat će se od inicijalizacije kursora nakon čega slijedi izvršenje upita. Također, ovdje treba napomenuti da ako izvršimo bilo kakve promjene unutar poslužitelja, tada ih moramo predati poslužitelju.

# initializing a cusror
cursor = cn.cursor()

/* This "cursor" object shall be used whenever we want to perform any query

Izvršimo naše upite na tablici zaposlenika, u kojoj odabiremo prvih 50 redaka:

cursor.execute("SELECT TOP(50) * FROM employees")

Sada se operacija izvodi, ali na poslužitelju. Dakle, sada moramo ekstrahirati ove informacije kako bismo ih pročitali u Python.

Izdvajanje podataka

Kako bismo ekstrahirali tražene podatke iz SQL-a u Python, koristit ćemo biblioteku “pandas”. Knjižnica pandas pruža nam vrlo jednostavnu funkciju “read_sql” za čitanje SQL podataka u Python. Također moramo odrediti vezu.

Pogledajmo kako to učiniti:

data = pd.read_sql("SELECT TOP(50) * FROM employees", cn)
# The above statement returns the top 50 rows from the employees table

Kako možemo uređivati, umetati i ažurirati podatke u SQL-u koristeći Python

Sada, kada smo dobili potrebne podatke iz tablice “zaposlenici”, da vidimo kako možemo urediti, umetnuti i ažurirati podatke. Trebali bismo zapamtiti ovu točku, da su, kada krenemo s izvršavanjem upita u SQL-u, promjene privremene dok ih ne izvršimo.

Na primjer, pogledajmo kako spojiti stupce fName i lName da biste stvorili stupac Name.

cursor = cn.cursor()

# Using the alter table command, we need to add a new column named "Name"
cursor.execute("ALTER TABLE employees" +
               "ADD Name VARCHAR(30)")

# now update that column to contain fName + lName
cursor.execute("UPDATE employees" +
               "SET Name = fName + " " + lName")

# Now, lets commit these changes into the master table  
cn.commit()

Napokon….

Sada, kada smo izvukli podatke, možemo obavljati različite zadatke manipulacije koje smo i namjeravali. Međutim, možemo prvo manipulirati podacima, a zatim ekstrahirati ili obrnuto, tj. kako god nam je lakše izvršiti naš zadatak.

Ipak, nakon izdvajanja možemo obavljati mnoštvo drugih korisnih zadataka, što možda ranije nije bilo moguće.

Pretpostavimo da trebamo vršiti dnevno izvješćivanje, dok izračunavamo neke osnovne statistike, a također trebamo poslati rezultate putem e-pošte. Dakle, da vidimo kako ćemo to učiniti.

Naš zadatak je sada završen… Gornji kod stoga automatizira naš zadatak izdvajanja tjednog izvješća, izračunavanja srednje plaće, standardne devijacije u plaći, maksimalne plaće i odjela maksimalne plaće. Zatim šalje ključne podatke na primateljsku e-poštu (koga god se tiče, odnosno našeg šefa u općem slučaju)

🙂 🙂 🙂 🙂

SAŽETAK <—> Povežite se na SQL Server Python

U ovom smo postu, kao što ste vidjeli, razgovarali o koracima za obavljanje posla povezivanja na SQL poslužitelj Python. Dakle, sada smo dobro napredovali i spremni uspostaviti veze sa SQL poslužiteljima ili bazama podataka s Pythonom. U nekoliko jednostavnih koraka, mi smo tako postavili učinkovit i automatiziran tijek rada, pri čemu smo izdvojili tjedno izvješće i poslali ga šefu. Dakle, vidimo da kombinacija Pythona i SQL-a jednostavno otvara nove puteve koji bi inače bili nevjerojatni.

Pretpostavljam da sam kroz ovaj članak bio prilično jasan. Ali, u svakom slučaju, još uvijek imate neke sumnje. Zatim mi, molim vas, pišite u odjeljku za komentare i ja sam kao i uvijek uvijek spreman pomoći vam. I također riješite svoje brojne upite i probleme.

Do tada vam želim doviđenja !!! U redu, čekaj ….. prije nego što odeš, možeš pogledati moje razne druge objave. Također, iz jednostavnog razloga, a to je da unaprijedite svoje znanje o raznim drugim važnim temama. Također, gdje??? Ovdje……

Table of Contents

Povežite se na SQL poslužitelj Python –