使用 pyodbc 从 SQL 中检索数据

Posted 2023-02-15

【中文标题】使用 pyodbc 从 SQL 中检索数据

【英文标题】：Retrieving Data from SQL Using pyodbc

【发布时间】：2012-07-12 03:50:23

【问题描述】：

我正在尝试使用 pyodbc 从 SQL 服务器检索数据并使用 Python 将其打印到表中。但是，我似乎只能检索列名和数据类型之类的东西，而不是列的每一行中的实际数据值。

基本上，我正在尝试复制一个检索服务器数据并将其显示在表格中的 Excel 工作表。我连接到服务器没有任何问题，只是我似乎无法找到进入表格的实际数据。

这是我的代码示例：

import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER=SQL Server;SERVER=SQLSRV01;DATABASE=DATABASE;UID=USER;PWD=PASSWORD')
cursor = cnxn.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM sys.tables")
tables = cursor.fetchall()
#cursor.execute("SELECT WORK_ORDER.TYPE,WORK_ORDER.STATUS, WORK_ORDER.BASE_ID, WORK_ORDER.LOT_ID FROM WORK_ORDER")

for row in cursor.columns(table='WORK_ORDER'):
    print row.column_name
    for field in row:
        print field

然而，这个结果只是给了我一些东西，比如表名、列名、一些整数和“无”以及我不感兴趣的东西：

STATUS_EFF_DATE
DATABASE
dbo
WORK_ORDER
STATUS_EFF_DATE
93
datetime
23
16
3
None
0
None
None
9
3
None
80
NO
61

所以我不确定在哪里可以获取填满表格的值。它应该在 table='WORK_ORDER' 中，但它可以在不同的表名下吗？有没有办法打印我刚刚丢失的数据？

任何意见或建议将不胜感激。

【问题讨论】：

为什么不直接运行cursor.execute('select * from WORK_TABLE')？

【参考方案1】：

你们好亲密！

import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER=SQL Server;SERVER=SQLSRV01;DATABASE=DATABASE;UID=USER;PWD=PASSWORD')
cursor = cnxn.cursor()

cursor.execute("SELECT WORK_ORDER.TYPE,WORK_ORDER.STATUS, WORK_ORDER.BASE_ID, WORK_ORDER.LOT_ID FROM WORK_ORDER")
for row in cursor.fetchall():
    print row

（“columns()”函数收集命名表中列的元数据，而不是实际数据）。

【讨论】：

此代码对我不起作用，因为我收到 pyodbc.ProgrammingError: No results. Previous SQL was not a query. 错误。我已经确认 SQL 代码在 Rapid SQL 中有效。

“以前的 SQL 不是查询”——这就是线索。在 "cursor.fetchall()" 之前使用 "cursor.execute()" 运行的最后一件事是什么。 （您最好提出一个新问题，以便展示您的代码。）

【参考方案2】：

为了接收存储在表中的实际数据，您应该使用 fetch...() 函数之一或将游标用作迭代器（即“for row in cursor”...）。这在documentation 中有描述：

cursor.execute("select user_id, user_name from users where user_id < 100")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print row.user_id, row.user_name

【参考方案3】：

您可以尝试使用 Pandas 检索信息并将其作为数据框获取

import pyodbc as cnn
import pandas as pd

cnxn = pyodbc.connect('DRIVER=SQL Server;SERVER=SQLSRV01;DATABASE=DATABASE;UID=USER;PWD=PASSWORD')

# Copy to Clipboard for paste in Excel sheet
def copia (argumento):
    df=pd.DataFrame(argumento)
    df.to_clipboard(index=False,header=True)


tableResult = pd.read_sql("SELECT * FROM YOURTABLE", cnxn) 

# Copy to Clipboard
copia(tableResult)

# Or create a Excel file with the results
df=pd.DataFrame(tableResult)
df.to_excel("FileExample.xlsx",sheet_name='Results')

我希望这会有所帮助！ 干杯！

【参考方案4】：

不要使用 pyodbc 库，而是使用 pypyodbc 库...这对我有用。

import pypyodbc

conn = pypyodbc.connect("DRIVER=SQL Server;"
                    "SERVER=server;"
                    "DATABASE=database;"
                    "Trusted_Connection=yes;")

cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM [table]')

for row in cursor:
    print('row = %r' % (row,))

【参考方案5】：

这样做：

import pandas as pd
import pyodbc

cnxn = pyodbc.connect("Driver=SQL Server\
                    ;Server=SERVER_NAME\
                    ;Database=DATABASE_NAME\
                    ;Trusted_Connection=yes")

df = pd.read_sql("SELECT * FROM myTableName", cnxn) 
df.head()

【参考方案6】：

赞成的答案对我不起作用，它已通过编辑连接线修复如下（用逗号替换分号并删除那些引号）：

import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect(DRIVER='SQL Server',SERVER=SQLSRV01,DATABASE=DATABASE,UID=USER,PWD=PASSWORD)
cursor = cnxn.cursor()

cursor.execute("SELECT WORK_ORDER.TYPE,WORK_ORDER.STATUS, WORK_ORDER.BASE_ID, WORK_ORDER.LOT_ID FROM WORK_ORDER")
for row in cursor.fetchall():
    print row

【参考方案7】：

import pyodbc
conn = pyodbc.connect('Driver=SQL Server;'
                  'Server=db-server;'
                  'Database=db;'
                  'Trusted_Connection=yes;')
sql = "SELECT * FROM [mytable] "
cursor.execute(sql)
for r in cursor:
    print(r)

【讨论】：

欢迎来到 ***！请edit your answer 并在您的代码中添加解释，解释为什么您编写了您所做的事情，以及它如何等同于或优于此处的其他五个答案。这个问题已有七年的历史，并且已经有一个公认的答案。没有解释的新答案可能会被否决或删除；添加解释将有助于证明您对这个问题的回答是正确的。

【参考方案8】：

为什么pyodbc 你可以试试pymssql。欲了解更多信息，请点击此链接：https://***.com/a/70445445/8614314。

import pandas as pd
import pymssql

con = pymssql.connect(<conncetion to the server and db>)
cursor = con.cursor()
query = "<Your query>"
cursor.execute(query)
df = pd.read_sql(query, con)
con.close()