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快速上手:使用 Python 連接 SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)并實(shí)時(shí)讀取數(shù)據(jù)?

開(kāi)發(fā) 前端 SQL Server
本文的主要內(nèi)容是一個(gè)實(shí)戰(zhàn)示例,演示如何實(shí)時(shí)讀取SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)表,并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件。

實(shí)時(shí)讀取SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)表并進(jìn)行處理是一個(gè)常見(jiàn)的需求。

在Python中,可以使用pyodbc庫(kù)來(lái)連接SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù),并使用pandas庫(kù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

下面是一個(gè)實(shí)戰(zhàn)示例,演示如何實(shí)時(shí)讀取SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)表,并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件。

步驟1:安裝所需的庫(kù)

首先,確保已經(jīng)安裝了pyodbc和pandas庫(kù)。

可以使用以下命令來(lái)安裝這些庫(kù):

pip install pyodbc
pip install pandas

步驟2:連接到SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)

使用pyodbc庫(kù)連接到SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)。

首先,需要導(dǎo)入pyodbc庫(kù),并使用pyodbc.connect()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)連接對(duì)象。

在連接對(duì)象中,需要指定數(shù)據(jù)庫(kù)的連接信息,如服務(wù)器名稱、數(shù)據(jù)庫(kù)名稱、用戶名和密碼等。

import pyodbc

# 連接到SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=服務(wù)器名稱;DATABASE=數(shù)據(jù)庫(kù)名稱;UID=用戶名;PWD=密碼')

步驟3:讀取數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)

使用pandas庫(kù)的read_sql()函數(shù)可以方便地從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)。

該函數(shù)接受一個(gè)SQL查詢語(yǔ)句作為參數(shù),并返回一個(gè)包含查詢結(jié)果的DataFrame對(duì)象。

import pandas as pd

# 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)
df = pd.read_sql('SELECT * FROM 表名', conn)

步驟4:處理數(shù)據(jù)

在DataFrame對(duì)象中,可以使用pandas庫(kù)提供的各種函數(shù)和方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

例如,可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、排序、聚合等操作。

# 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理
df_filtered = df[df['列名'] > 100]  # 篩選出列名大于100的數(shù)據(jù)
df_sorted = df.sort_values('列名')  # 按列名排序數(shù)據(jù)
df_grouped = df.groupby('列名').sum()  # 按列名分組并求和

步驟5:將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件

使用pandas庫(kù)的to_excel()函數(shù)可以將DataFrame對(duì)象中的數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件。

該函數(shù)接受一個(gè)文件路徑作為參數(shù),并將數(shù)據(jù)寫(xiě)入指定的Excel文件。

# 將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件
df.to_excel('文件路徑.xlsx', index=False)

步驟6:實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)讀取和寫(xiě)入

要實(shí)現(xiàn)每秒鐘讀取數(shù)據(jù)庫(kù)表并寫(xiě)入Excel文件的功能,可以使用Python的time模塊來(lái)控制讀取和寫(xiě)入的時(shí)間間隔。

可以使用time.sleep()函數(shù)來(lái)暫停程序的執(zhí)行,以實(shí)現(xiàn)每秒鐘讀取一次數(shù)據(jù)的效果。

import time

while True:
    # 讀取數(shù)據(jù)庫(kù)表數(shù)據(jù)
    df = pd.read_sql('SELECT * FROM 表名', conn)

    # 處理數(shù)據(jù)

    # 將數(shù)據(jù)寫(xiě)入Excel文件
    df.to_excel('文件路徑.xlsx', index=False)

    # 暫停1秒鐘
    time.sleep(1)

以上就是使用Python實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)讀取SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)表并寫(xiě)入Excel文件的基本步驟。

根據(jù)實(shí)際需求,可以對(duì)代碼進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷暮蛿U(kuò)展。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: Python 集中營(yíng)
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