入門

連線到資料庫

呼叫connect方法並傳入ODBC連線字串，其會返回一個connect物件。通過connect物件，呼叫cursor()方法,可以獲取一個遊標cursor。如下程式碼示例：

import pyodbc

#連線示例: Windows系統, 非DSN方式, 使用微軟 SQL Server 資料庫驅動

cnxn =pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;PORT=1433;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass')

#連線示例: Linux系統, 非DSN方式, 使用FreeTDS驅動

cnxn =pyodbc.connect('DRIVER={FreeTDS};SERVER=localhost;PORT=1433;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass;TDS_Version=7.0')

#連線示例:使用DSN方式

cnxn = pyodbc.connect('DSN=test;PWD=password')

# 開啟遊標

cursor =cnxn.cursor()

以上示例只是標準示例，具體的ODBC連線字串以你自己使用的驅動為準。

查詢一些資料

所有SQL語句都使用Cursor.execute()方法執行。比如select語句會返回一些結果行，你可以使用遊標（

Cursor.fetchone 用於返回一個單行（Row）物件:

cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")

row =cursor.fetchone()

if row:

    print(row)

Row物件是類似一個python元組（tuples），不過也可以通過列名稱來訪問，例如:

cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")

row =cursor.fetchone()

print('name:',row[1])         # 使用列索引號來訪問資料

print('name:',row.user_name)  # 或者直接使用列名來訪問資料

當所有行都已被檢索，則fetchone返回None.

while 1:

    row = cursor.fetchone()

    if not row:

        break

    print('id:', row.user_id)

Cursor.fetchall方法返回所有剩餘行並存儲於一個列表中。如果沒有行，則返回一個空列表。（注意：如果有很多行，會造成大量記憶體佔用。Fetchall會一次性將所有資料查詢到本地，然後再遍歷）

cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

    print(row.user_id, row.user_name)

如果並不在意資料處理時間，可以使用游標本身作為一個迭代器，逐行迭代。這樣可以節省大量的記憶體開銷，但是由於和資料來回進行通訊，速度會相對較慢：

cursor.execute("selectuser_id, user_name from users"):

for row in cursor:

    print(row.user_id, row.user_name)

由於Cursor.execute總是返回遊標（cursor）, 所以也可以簡寫成:

for row incursor.execute("select user_id, user_name from users"):

    print(row.user_id, row.user_name)

我們可以在execut中使用”””三重引號，來應用多行SQL字串。這樣sql的可讀性大大增強。這是python特有的特性：

cursor.execute(

    """

    select user_id, user_name

      from users

     where last_logon < '2001-01-01'

           and bill_overdue = 1

    """)

SQL引數

ODBC支援使用問號作為SQL的查詢引數佔位符。可以在execute方法的SQL引數之後，提供SQL引數佔位符的值:

cursor.execute(

    """

    select user_id, user_name

      from users

     where last_logon < ?

           and bill_overdue = ?

    """, '2001-01-01', 1)

這樣做可以防止SQL注入攻擊，提高安全性。如果使用不同的引數反覆執行相同的SQL它效率會更高，這種情況下該SQL將只預裝（prepared）一次。（pyodbc只保留最後一條編寫的語句，所以如果程式在語句之間進行切換，每次都會預裝，造成多次預裝。）

Python的DB API指定引數應以序列（sequence）物件傳遞，所以pyodbc也支援這種方式：

cursor.execute(

    """

    select user_id, user_name

      from users

     where last_logon < ?

           and bill_overdue = ?

    """, ['2001-01-01', 1])

插入資料

插入資料使用相同的函式 - 通過傳入insert SQL和相關佔位引數執行插入資料：

cursor.execute("insertinto products(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')")

cnxn.commit()

cursor.execute("insertinto products(id, name) values (?, ?)", 'pyodbc', 'awesome library')

cnxn.commit()

注意：呼叫cnxn.commit()。發成錯誤可以回滾。具體需要看資料庫特性支援情況。如果資料發生改變，最好進行commit。如果不提交，則在連線中斷時，所有資料會發生回滾。

更新和刪除資料

更新和刪除工作以同樣的方式：通過特定的SQL來執行。通常我們都想知道更新和刪除的時候有多少條記錄受到影響，可以使用Cursor.rowcount來獲取值:

cursor.execute("deletefrom products where id <> ?", 'pyodbc')

print('Deleted {}inferior products'.format(cursor.rowcount))

cnxn.commit()

由於execute總是返回遊標（允許你呼叫鏈或迭代器使用），有時我們直接這樣簡寫：

deleted =cursor.execute("delete from products where id <> 'pyodbc'").rowcount

cnxn.commit()

注意一定要呼叫commit。否則連線中斷時會造成改動回滾。

技巧和竅門

引號

於單引號SQL是有效的，當值需要使用單引號時，使用用雙引號包圍的SQL:

cursor.execute("deletefrom products where id <> 'pyodbc'")

如果使用三重引號, 我們可以這樣使用單引號:

cursor.execute(

    """

    delete

      from products

     where id <> 'pyodbc'

    """)

列名稱

Microsoft SQLServer之類的一些資料庫不會產生計算列的列名，在這種情況下，需要通過索引來訪問列。我們也可以使用sql列別名的方式，為計算列指定引用名稱：

row =cursor.execute("select count(*) as user_count fromusers").fetchone()

print('{}users'.format(row.user_count)

當然也可以直接使用列索引來訪問列值:

count =cursor.execute("select count(*) from users").fetchone()[0]

print('{}users'.format(count)

注意，上例的首列不能是Null。否則fetchone方法將返回None並且會報NoneType不支援索引的錯誤。如果有一個預設值，經常可以是ISNULL或合併：

maxid =cursor.execute("select coalesce(max(id), 0) fromusers").fetchone()[0]

自動清理

連線（預設）在一個事務中。如果一個連線關閉前沒有提交，則會進行當前事務回滾。很少需要finally或except語句來執行人為的清理操作，程式會自動清理。

例如，如果下列執行過程中任何一條SQL語句出現異常，都將引發導致這兩個遊標執行失效。從而保證原子性，要麼所有資料都插入發生，要麼所有資料都不插入。不需要人為編寫清理程式碼。

cnxn =pyodbc.connect(...)

cursor = cnxn.cursor()

cursor.execute("insertinto t(col) values (1)")

cursor.execute("insertinto t(col) values (2)")

cnxn.commit()