脚本专栏

Python3操作SQL Server数据库(实例讲解)
脚本专栏 2025/4/27 佚名
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1.前言

前面学完了SQL Server的基本语法，接下来学习如何在程序中使用sql，毕竟不能在程序中使用的话，实用性就不那么大了。

2.最基本的SQL查询语句

python是使用pymssql这个模块来操作SQL Server数据库的，所有需要先安装pymssql。

这个直接在命令行里输入pip install pymssql安装就行了

然后还要配置好自己本地的SQL Server数据库，进入Microsoft SQL Server Management Studio中可以进行设置。如果你选择的是使用Windows身份验证的方式的话，要改成SQL验证方式才行。这个网上教程很多，搜索一下就出来了。

3.简单测试语句

import pymssql

conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1',
            user='sa',
            password='123',
            database='SQLTest',
            charset='utf8')

#查看连接是否成功
cursor = conn.cursor()
sql = 'select * from student'
cursor.execute(sql)
#用一个rs变量获取数据
rs = cursor.fetchall()

print(rs)

打开IDLE，新建python程序:

运行结果：

Python3操作SQL Server数据库(实例讲解)

4.提交与回滚

在python中，在操作完 "增删改" 之后，还需要执行commit()才能真正提交代码执行，如果出意外的话就执行rollback()回滚到之前的状态，相当于之前的操作都白做了，这样也保护了数据库。

所以建议写程序这样写：

try:
  conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1',
              user='sa',
              password='123',
              database='SQLTest',
              charset='utf8')
  cursor = conn.cursor()
  sql = 'insert into student values('0001', '张三', 18, '男', '文学院')'
  cursor.execute(sql)
  conn.commit()
except Exception as ex:
  conn.rollback()
  raise ex
finally:
  conn.close()

大家可以试一试将conn.commit()删去，然后看看数据库是否有变化。

5.封装成类的写法

'''
  TestDB类
  功能：测试数据库的类写法
  作者：PyLearn
  博客: http://www.cnblogs.com/PyLearn/
  最后修改日期: 2017/10/17
'''
import pymssql

class TestDB():

  def __init__(self):
    try:
      self.conn = pymssql.connect(host='127.0.0.1',
                    user='sa',
                    password='123',
                    database='SQLTest',
                    charset='utf8')
      self.cursor = self.conn.cursor()
      self.sql = "insert into student values('0001', '张三', 18, '男', '文学院')"
      self.cursor.execute(self.sql)
      self.conn.commit()
    except Exception as ex:
      self.conn.rollback()
      raise ex
    finally:
      self.conn.close()

if __name__ == '__main__':
  test_DB = TestDB()

以上这篇Python3操作SQL Server数据库(实例讲解)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Python3,SQLServer数据库
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