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本篇内容主要讲解“如何通过 SQL 和 Python 的集成来快速建立工作流程”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“如何通过 SQL 和 Python 的集成来快速建立工作流程”吧!
几乎每个人都在使用 SQL 和 Python，Python 是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星优秀语言，而 SQL 是数据库的实际标准。如果将两者结合会发生什么呢?
实际上，两者要结合在一起并不难。我们可以快速利用 Python 的动态特性，控制和构建 SQL 查询。设置完成后，我们无需执行任何操作。
这两种工具结合之后可谓是最强搭档，自动化和效率都达到了新高度。
pyodbc
连接两种技术的桥梁是 pyodbc，该库可以轻松访问 ODBC 数据库。
ODBC(开放数据库连接的简称)是一种用于访问数据库的标准化应用程序编程接口 (API)，由 90 年代初的 SQLAccess 组开发。兼容的数据库管理系统(DBMS) 包括：
IBM Db2
MySQL
Oracle
MS Access
MS SQL 服务器
在多数情况下，该服务器可以直接转移，与任何符合 ODBC 的数据库都可一起使用。唯一需要更改的是连接设置。
连接
首先，要创建与 SQL 服务器的连接，可以通过 pyodbc.connect 实现。在此函数中，还须传递连接字符串。此连接字符串必须指定 DBMS 驱动程序、服务器、要连接的特定数据库以及连接设置。
因此，假设要连接到服务器 UKXXX00123,45600 和数据库 DB01，需要使用 SQL Server Native Client 11.0。从内部连接使得连接被信任，无需输入用户名和密码。
cnxn_str = (Driver={SQLServer Native Client 11.0}; Server=UKXXX00123,45600; Database=DB01; Trusted_Connection=yes; ) 现在，连接已初始化为： cnxn = pyodbc.connect（cnxn_str）如果不通过受信任的连接访问数据库，则需要输入通常用于通过 SQLServer Management Studio(SSMS)访问服务器的用户名和密码。例如，如果用户名是 JoeBloggs，而密码是 Password123，则应立即更改密码。更改密码之前，可以按照如下进行连接：
cnxn_str = (Driver={SQLServer Native Client 11.0}; Server=UKXXX00123,45600; Database=DB01; UID=JoeBloggs; PWD=Password123; )cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)现在我们已连接到数据库，可以开始通过 Python 执行 SQL 查询。
执行查询
SQL 服务器上运行的每个查询都包含游标初始化和查询执行。如果要在服务器内部进行任何更改，还需要将这些更改提交到服务器。
先来初始化游标：
cursor = cnxn.cursor()现在，每当要执行查询时，都要使用此游标对象。
从名为“customers”表中选择前 1000 行：
cursor.execute(SELECTTOP(1000) * FROM customers )执行该操作，但这发生在服务器内部，实际上什么也没有返回到 Python。让我们一起看看从 SQL 中提取的这些数据。
提取数据
要从 SQL 中提取数据到 Python 中，需要使用 pandas。Pandas 提供了一个非常方便的函数 read_sql，该函数可以从 SQL 读取数据。read_sql 需要查询和连接实例 cnxn，如下所示：
data =pd.read_sql(SELECT TOP(1000) * FROM customers , cnxn)这会返回到包含“customers”表中前 1000 行的数据框。
在 SQL 中变更数据
现在，如果要变更 SQL 中的数据，需要在原始的初始化连接后添加另一步，执行查询过程。在 SQL 中执行查询时，这些变更将保存在临时存在的空格中，而不是直接对数据进行更改。
为了让变更永久生效，必须提交变更。连接 firstName 和 lastName 列，创建 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)此时，fullName 并不存在于数据库中。必须提交这些变更，让变更永久生效：
cnxn.commit()下一步
一旦执行了需要执行的任何操作任务，就可以把数据提取到 Python 中，也可以将数据提取到 Python 中，在 Python 中进行操作。
无论采用哪种方法，一旦 Python 中有了数据，就可以做很多以前无法做到的事情。
也许需要执行一些日常报告，通常使用这些报告查询 SQL 服务器中的最新数据，计算基本统计信息，然后通过电子邮件发送结果。如何自动化这一过程呢?
# 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，相信大家对“如何通过 SQL 和 Python 的集成来快速建立工作流程”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
