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本篇內容主要講解“如何通過 SQL 和 Python 的集成來快速建立工作流程”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓丸趣 TV 小編來帶大家學習“如何通過 SQL 和 Python 的集成來快速建立工作流程”吧!
幾乎每個人都在使用 SQL 和 Python，Python 是用于數據分析、機器學習和網頁開發的全明星優秀語言，而 SQL 是數據庫的實際標準。如果將兩者結合會發生什么呢?
實際上，兩者要結合在一起并不難。我們可以快速利用 Python 的動態特性，控制和構建 SQL 查詢。設置完成后，我們無需執行任何操作。
這兩種工具結合之后可謂是最強搭檔，自動化和效率都達到了新高度。
pyodbc
連接兩種技術的橋梁是 pyodbc，該庫可以輕松訪問 ODBC 數據庫。
ODBC(開放數據庫連接的簡稱)是一種用于訪問數據庫的標準化應用程序編程接口 (API)，由 90 年代初的 SQLAccess 組開發。兼容的數據庫管理系統(DBMS) 包括：
IBM Db2
MySQL
Oracle
MS Access
MS SQL 服務器
在多數情況下，該服務器可以直接轉移，與任何符合 ODBC 的數據庫都可一起使用。唯一需要更改的是連接設置。
連接
首先，要創建與 SQL 服務器的連接，可以通過 pyodbc.connect 實現。在此函數中，還須傳遞連接字符串。此連接字符串必須指定 DBMS 驅動程序、服務器、要連接的特定數據庫以及連接設置。
因此，假設要連接到服務器 UKXXX00123,45600 和數據庫 DB01，需要使用 SQL Server Native Client 11.0。從內部連接使得連接被信任，無需輸入用戶名和密碼。
cnxn_str = (Driver={SQLServer Native Client 11.0}; Server=UKXXX00123,45600; Database=DB01; Trusted_Connection=yes; ) 現在，連接已初始化為： cnxn = pyodbc.connect（cnxn_str）如果不通過受信任的連接訪問數據庫，則需要輸入通常用于通過 SQLServer Management Studio(SSMS)訪問服務器的用戶名和密碼。例如，如果用戶名是 JoeBloggs，而密碼是 Password123，則應立即更改密碼。更改密碼之前，可以按照如下進行連接：
cnxn_str = (Driver={SQLServer Native Client 11.0}; Server=UKXXX00123,45600; Database=DB01; UID=JoeBloggs; PWD=Password123; )cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)現在我們已連接到數據庫，可以開始通過 Python 執行 SQL 查詢。
執行查詢
SQL 服務器上運行的每個查詢都包含游標初始化和查詢執行。如果要在服務器內部進行任何更改，還需要將這些更改提交到服務器。
先來初始化游標：
cursor = cnxn.cursor()現在，每當要執行查詢時，都要使用此游標對象。
從名為“customers”表中選擇前 1000 行：
cursor.execute(SELECTTOP(1000) * FROM customers )執行該操作，但這發生在服務器內部，實際上什么也沒有返回到 Python。讓我們一起看看從 SQL 中提取的這些數據。
提取數據
要從 SQL 中提取數據到 Python 中，需要使用 pandas。Pandas 提供了一個非常方便的函數 read_sql，該函數可以從 SQL 讀取數據。read_sql 需要查詢和連接實例 cnxn，如下所示：
data =pd.read_sql(SELECT TOP(1000) * FROM customers , cnxn)這會返回到包含“customers”表中前 1000 行的數據框。
在 SQL 中變更數據
現在，如果要變更 SQL 中的數據，需要在原始的初始化連接后添加另一步，執行查詢過程。在 SQL 中執行查詢時，這些變更將保存在臨時存在的空格中，而不是直接對數據進行更改。
為了讓變更永久生效，必須提交變更。連接 firstName 和 lastName 列，創建 fullName 列。
cursor = cnxn.cursor()# firstalter the table, adding a column cursor.execute(ALTER TABLE customer + ADD fullNameVARCHAR(20) )# now update that column to contain firstName + lastNamecursor.execute(UPDATEcustomer + SET fullName = firstName + + lastName)此時，fullName 并不存在于數據庫中。必須提交這些變更，讓變更永久生效：
cnxn.commit()下一步
一旦執行了需要執行的任何操作任務，就可以把數據提取到 Python 中，也可以將數據提取到 Python 中，在 Python 中進行操作。
無論采用哪種方法，一旦 Python 中有了數據，就可以做很多以前無法做到的事情。
也許需要執行一些日常報告，通常使用這些報告查詢 SQL 服務器中的最新數據，計算基本統計信息，然后通過電子郵件發送結果。如何自動化這一過程呢?
# imports for SQL data part import pyodbc from datetime import datetime,timedelta import pandas as pd # imports forsending email from email.mime.text importMIMEText fromemail.mime.multipart importMIMEMultipart import smtplib date = datetime.today() -timedelta(days=7) # get the date 7 days ago date = date.strftime(%Y-%m-%d) # convert to format yyyy-mm-dd cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str) # initialise connection (assume we havealready defined cnxn_str) # build up ourquery string query = (SELECT *FROM customers f WHERE joinDate {date} ) # execute thequery and read to a dataframe in Python data = pd.read_sql(query, cnxn) del cnxn # close the connection # make a fewcalculations mean_payment = data[payment].mean() std_payment = data[ payment].std() # get maxpayment and product details max_vals = data[[ product , payment]].sort_values(by=[ payment], ascending=False).iloc[0] # write an emailmessage txt = (f Customerreporting for period {date} - {datetime.today().strftime(%Y-%m-%d)}.\n\n f Mean payment amounts received: {mean_payment}\n f Standard deviation of payment amounts: {std_payments}\n f Highest payment amount of {max_vals[ payment]} f received from {max_vals[ product]} product. ) # we will built themessage using the email library and send using smtplib msg =MIMEMultipart() msg[ Subject] = Automatedcustomer report # set emailsubject msg.attach(MIMEText(txt)) # add text contents # we will sendvia outlook, first we initialise connection to mail server smtp = smtplib.SMTP(smtp-mail.outlook.com , 587) smtp.ehlo() # say hello to the server smtp.starttls() # we will communicate using TLSencryption # login to outlookserver, using generic email and password smtp.login(joebloggs@outlook.com , Password123) # send email to ourboss smtp.sendmail(joebloggs@outlook.com , joebloggsboss@outlook.com , msg.as_string()) # finally,disconnect from the mail server smtp.quit()到此，相信大家對“如何通過 SQL 和 Python 的集成來快速建立工作流程”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是丸趣 TV 網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
