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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)？

來(lái)源：責(zé)編：時(shí)間：2024-01-02 09:32:05 256觀看

導(dǎo)讀實(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Exce

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 pyodbcpip 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(chēng)、數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(chēng)、用戶(hù)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(chēng);DATABASE=數(shù)據(jù)庫(kù)名稱(chēng);UID=用戶(hù)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(xún)語(yǔ)句作為參數(shù)，并返回一個(gè)包含查詢(xún)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 timewhile 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。

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