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本文實(shí)例講述了Python使用pyodbc訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)操作方法。 數(shù)據(jù)庫(kù)連接 數(shù)據(jù)庫(kù)連接網(wǎng)上大致有兩種方法，一種是使用pyodbc,另一種是使用win32com.client,測(cè)試了很多遍，最終只有pyodbc成功，而且比較好用，所以這里只介紹這種方法 工具庫(kù)安裝 在此基礎(chǔ)上安裝pyodbc工具庫(kù)，在cmd窗口執(zhí)行如下語(yǔ)句安裝
如果安裝了anaconda也可以使用 分享給大家供大家參考，具體如下： 檢驗(yàn)是否可以正常連接數(shù)據(jù)庫(kù)檢查是否有一個(gè)Microsoft Access ODBC驅(qū)動(dòng)程序可用于你的Python環(huán)境（在Windows上）的方法：
如果你看到一個(gè)空列表，那么您正在運(yùn)行64位Python，并且需要安裝64位版本的“ACE”驅(qū)動(dòng)程序。如果您只看到['Microsoft Access Driver (*.mdb)']并且需要使用.accdb文件，那么您需要安裝32位版本的“ACE”驅(qū)動(dòng)程序 安裝64位的ODBC 驅(qū)動(dòng)器： 64位ODBC驅(qū)動(dòng)器的下載地址 https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=13255 如果感覺(jué)上面的操作比較麻煩，可以直接下載腳本之家小編已經(jīng)處理過(guò)的版本。 下載地址：https://www.jb51.net/softs/695978.html 注意： 1、不用配置數(shù)據(jù)源 下面是經(jīng)過(guò)腳本之家小編測(cè)試過(guò)的代碼 access是2000的，理論上2010也可以。
完整測(cè)試代碼
1、連接數(shù)據(jù)庫(kù) 1）直接連接數(shù)據(jù)庫(kù)和創(chuàng)建一個(gè)游標(biāo)（cursor)
2）使用DSN連接。通常DSN連接并不需要密碼，還是需要提供一個(gè)PSW的關(guān)鍵字。
關(guān)于連接函數(shù)還有更多的選項(xiàng)，可以在pyodbc文檔中的 connect funtion 和 ConnectionStrings查看更多的細(xì)節(jié) 2、數(shù)據(jù)查詢(xún)（SQL語(yǔ)句為
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1 2 3 4 | cursor.execute("select user_id, user_name from users")row =cursor.fetchone()if row: printrow |
2）Row這個(gè)類(lèi)，類(lèi)似于一個(gè)元組，但是他們也可以通過(guò)字段名進(jìn)行訪問(wèn)。
1 2 3 4 | cursor.execute("select user_id, user_name from users")row =cursor.fetchone()print'name:', row[1] # access by column indexprint'name:', row.user_name # or access by name |
3）如果所有的行都被檢索完，那么fetchone將返回None.
1 2 3 4 5 | while 1: row= cursor.fetchone() ifnot row: break print'id:', row.user_id |
4)使用fetchall函數(shù)時(shí)，將返回所有剩下的行，如果是空行，那么將返回一個(gè)空列。（如果有很多行，這樣做的話將會(huì)占用很多內(nèi)存。未讀取的行將會(huì)被壓縮存放在數(shù)據(jù)庫(kù)引擎中，然后由數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器分批發(fā)送。一次只讀取你需要的行，將會(huì)大大節(jié)省內(nèi)存空間）
1 2 3 4 | cursor.execute("select user_id, user_name from users")rows =cursor.fetchall()for row in rows: printrow.user_id, row.user_name |
5）如果你打算一次讀完所有數(shù)據(jù)，那么你可以使用cursor本身。
1 2 3 | cursor.execute("select user_id, user_name from users"):for row in cursor: printrow.user_id, row.user_name |
6）由于cursor.execute返回一個(gè)cursor，所以你可以把上面的語(yǔ)句簡(jiǎn)化成：
1 2 | for row in cursor.execute("select user_id, user_name from users"): printrow.user_id, row.user_name |
7）有很多SQL語(yǔ)句用單行來(lái)寫(xiě)并不是很方便，所以你也可以使用三引號(hào)的字符串來(lái)寫(xiě)：
1 2 3 4 5 6 | cursor.execute(""" select user_id, user_name from users where last_logon < '2001-01-01' and bill_overdue = 'y' """) |
1）ODBC支持在SQL語(yǔ)句中使用一個(gè)問(wèn)號(hào)來(lái)作為參數(shù)。你可以在SQL語(yǔ)句后面加上值，用來(lái)傳遞給SQL語(yǔ)句中的問(wèn)號(hào)。
1 2 3 4 5 6 | cursor.execute(""" select user_id, user_name from users where last_logon < ? and bill_overdue = ? """,'2001-01-01','y') |
這樣做比直接把值寫(xiě)在SQL語(yǔ)句中更加安全，這是因?yàn)槊總€(gè)參數(shù)傳遞給數(shù)據(jù)庫(kù)都是單獨(dú)進(jìn)行的。如果你使用不同的參數(shù)而運(yùn)行同樣的SQL語(yǔ)句，這樣做也更加效率。
3）python DB API明確說(shuō)明多參數(shù)時(shí)可以使用一個(gè)序列來(lái)傳遞。pyodbc同樣支持：
1 2 3 4 5 6 | cursor.execute(""" select user_id, user_name from users where last_logon < ? and bill_overdue = ? """, ['2001-01-01','y']) |
1 2 3 | cursor.execute("select count(*) as user_count from users where age > ?",21)row =cursor.fetchone()print'%d users' %row.user_count |
1）數(shù)據(jù)插入，把SQL插入語(yǔ)句傳遞給cursor的execute函數(shù)，可以伴隨任何需要的參數(shù)。
1 2 | cursor.execute("insert into products(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')")cnxn.commit() |
1 2 | cursor.execute("insert into products(id, name) values (?, ?)",'pyodbc', 'awesome library')cnxn.commit() |
注意調(diào)用cnxn.commit()函數(shù)：你必須調(diào)用commit函數(shù)，否者你對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的所有操作將會(huì)失效！當(dāng)斷開(kāi)連接時(shí)，所有懸掛的修改將會(huì)被重置。這很容易導(dǎo)致出錯(cuò)，所以你必須記得調(diào)用commit函數(shù)。
1）數(shù)據(jù)修改和刪除也是跟上面的操作一樣，把SQL語(yǔ)句傳遞給execute函數(shù)。但是我們常常想知道數(shù)據(jù)修改和刪除時(shí)，到底影響了多少條記錄，這個(gè)時(shí)候你可以使用cursor.rowcount的返回值。
1 2 3 | cursor.execute("delete from products where id <> ?",'pyodbc')printcursor.rowcount, 'products deleted'cnxn.commit() |
2）由于execute函數(shù)總是返回cursor，所以有時(shí)候你也可以看到像這樣的語(yǔ)句：（注意rowcount放在最后面）
1 2 | deleted =cursor.execute("delete from products where id <> 'pyodbc'").rowcountcnxn.commit() |
同樣要注意調(diào)用cnxn.commit()函數(shù)
1）由于使用單引號(hào)的SQL語(yǔ)句是有效的，那么雙引號(hào)也同樣是有效的：
1 | deleted =cursor.execute("delete from products where id <> 'pyodbc'").rowcount |
2）假如你使用的是三引號(hào)，那么你也可以這樣使用：
1 2 3 4 5 | deleted =cursor.execute(""" delete from products where id <> 'pyodbc' """).rowcount |
3）有些數(shù)據(jù)庫(kù)（比如SQL Server）在計(jì)數(shù)時(shí)并沒(méi)有產(chǎn)生列名，這種情況下，你想訪問(wèn)數(shù)據(jù)就必須使用下標(biāo)。當(dāng)然你也可以使用"as"關(guān)鍵字來(lái)取個(gè)列名（下面SQL語(yǔ)句的"as name-count"）
1 2 | row =cursor.execute("select count(*) as user_count from users").fetchone()print'%s users' %row.user_count |
4）假如你只是需要一個(gè)值，那么你可以在同一個(gè)行局中使用fetch函數(shù)來(lái)獲取行和第一個(gè)列的所有數(shù)據(jù)。
1 2 | count =cursor.execute("select count(*) from users").fetchone()[0]print'%s users' %count |
如果列為空，將會(huì)導(dǎo)致該語(yǔ)句不能運(yùn)行。fetchone()函數(shù)返回None，而你將會(huì)獲取一個(gè)錯(cuò)誤:NoneType不支持下標(biāo)。如果有一個(gè)默認(rèn)值，你能常常使用ISNULL,或者在SQL數(shù)據(jù)庫(kù)直接合并NULLs來(lái)覆蓋掉默認(rèn)值。
1 | maxid =cursor.execute("select coalesce(max(id), 0) from users").fetchone()[0] |
在這個(gè)例子里面，如果max(id)返回NULL，coalesce(max(id),0)將導(dǎo)致查詢(xún)的值為0。
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