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笔者在工作中经常要使用SQL，其不乏存在恼人的细微差异和种种限制，但说到底，它是数据行业的基石。因此，对于每一位数据领域的工作者，SQL都是不可或缺的。精通SQL意义非凡。

SQL是很不错，但怎么能仅满足于“不错”呢？为什么不进一步操作SQL呢？

陈述性语句会诱发SQL限制的发生，就是说，向SQL寻求数据，SQL会在特定数据库找寻并反馈。对于许多数据提取或简单的数据操作任务来说，这已经足够了。

但如果有更多需求怎么办？

本文将为你展示如何操作。

从基础开始

import pyodbcfrom datetime import datetimeclassSql:    def__init__(self,  database, server="XXVIR00012,55000"):        # here we are  telling python what to connect to (our SQL Server)        self.cnxn = pyodbc.connect("Driver={SQL  Server Native Client 11.0};"                                   "Server="+server+";"                                   "Database="+database+";"                                   "Trusted_Connection=yes;")        # initialise  query attribute        self.query ="--  {}-- Made in Python".format(datetime.now()                                                          .strftime("%d/%m/%Y"))

这个代码就是操作MS SQL服务器的基础。只要编写好这个代码，通过Python 连接到SQL 仅需:

sql = Sql('database123')

很简单对么？同时发生了几件事，下面将对此代码进行剖析。class Sql:

首先要注意，这个代码包含在一个类中。笔者发现这是合乎逻辑的，因为在此格式中，已经对此特定数据库进行了增添或移除进程。若见其工作过程，思路便能更加清晰。

初始化类:

def __init__(self, database,server="XXVIR00012,55000"):

因为笔者和同事几乎总是连接到相同的服务器，所以笔者将这个通用浏览器的名称设为默认参数server。

在“Connect to Server”对话框或者MS SQL Server Management Studio的视窗顶端可以找到服务器的名称：

下一步，连接SQL:

self.cnxn =pyodbc.connect("Driver={SQL Server Native Client 11.0};"                          "Server="+self.server+";"                          "Database="+self.database+";"                          "Trusted_Connection=yes;")

pyodbc 模块，使得这一步骤异常简单。只需将连接字符串过渡到 pyodbc.connect(...) 函数即可，点击以了解详情here。

最后，笔者通常会在 Sql 类中编写一个查询字符串，sql类会随每个传递给类的查询而更新:

self.query = "-- {}--Made in Python".format(datetime.now()                                             .strftime("%d/%m/%Y"))

这样便于记录代码，同时也使输出更为可读，让他人读起来更舒服。

请注意在下列的代码片段中，笔者将不再更新代码中的self.query 部分。

组块

一些重要函数非常有用，笔者几乎每天都会使用。这些函数都侧重于将数据从数据库中传入或传出。

以下图文件目录为始:

对于当前此项目，需要:

· 将文件导入SQL

· 将其合并到单一表格内

· 根据列中类别灵活创建多个表格

SQL类不断被充实后，后续会容易很多:

import syssys.path.insert(0, r'C:Usermediumpysqlpluslib')import osfrom data importSqlsql =Sql('database123')  # initialise the Sql objectdirectory =r'C:Usermediumdata'  # this is where our generic data is  storedfile_list = os.listdir(directory)  # get a list of all filesfor file in  file_list:  # loop to import  files to sql    df = pd.read_csv(directory+file)  # read file to dataframe    sql.push_dataframe(df, file[:-4])# now we  convert our file_list names into the table names we have imported to SQLtable_names = [x[:-4] for x in file_list]sql.union(table_names, 'generic_jan')  # union our files into one new table  called 'generic_jan'sql.drop(table_names)  # drop our original tables as we now  have full table# get list of  categories in colX, eg ['hr', 'finance', 'tech', 'c_suite']sets =list(sql.manual("SELECT  colX AS 'category' FROM generic_jan GROUP BY colX", response=True)['category'])for category in sets:    sql.manual("SELECT *  INTO generic_jan_"+category+" FROM  generic_jan WHERE colX = '"+category+"'")

从头开始。

入栈数据结构

defpush_dataframe(self, data,  table="raw_data", batchsize=500):    # create execution cursor    cursor = self.cnxn.cursor()    # activate fast execute    cursor.fast_executemany =True    # create create table statement    query ="CREATE  TABLE ["+ table +"] ("    # iterate through each column to be  included in create table statement    for i inrange(len(list(data))):        query +="[{}]  varchar(255)".format(list(data)[i])  # add column (everything is varchar  for now)        # append correct  connection/end statement code        if i !=len(list(data))-1:            query +=","        else:            query +=");"    cursor.execute(query)  # execute the create table statement    self.cnxn.commit()  # commit changes    # append query to our SQL code logger    self.query += ("--  create table"+ query)    # insert the data in batches    query = ("INSERT  INTO [{}] ({})".format(table,                                               '['+'], ['  # get columns                                               .join(list(data)) +']') +             "VALUES(?{})".format(",  ?"*(len(list(data))-1)))    # insert data into target table in  batches of 'batchsize'    for i inrange(0, len(data), batchsize):        if i+batchsize >len(data):            batch = data[i: len(data)].values.tolist()        else:            batch = data[i: i+batchsize].values.tolist()        # execute batch  insert        cursor.executemany(query, batch)        # commit insert  to SQL Server        self.cnxn.commit()

此函数包含在SQL类中，能轻松将Pandas dataframe插入SQL数据库。

其在需要上传大量文件时非常有用。然而，Python能将数据插入到SQL的真正原因在于其灵活性。

要横跨一打Excel工作簿才能在SQL中插入特定标签真的很糟心。但有Python在，小菜一碟。如今已经构建起了一个可以使用Python读取标签的函数，还能将标签插入到SQL中。

Manual(函数)

defmanual(self, query,  response=False):    cursor = self.cnxn.cursor()  # create execution cursor    if response:        returnread_sql(query,  self.cnxn)  # get sql query  output to dataframe    try:        cursor.execute(query)  # execute    except pyodbc.ProgrammingErroras error:        print("Warning:{}".format(error))  # print error as a warning    self.cnxn.commit()  # commit query to SQL Server    return"Query  complete."

此函数实际上应用在union 和 drop 函数中。仅能使处理SQL代码变得尽可能简单。

response参数能将查询输出解压到DataFrame。generic_jan 表中的colX ，可供摘录所有独特值，操作如下:

sets =list(sql.manual("SELECT colX AS 'category' FROM generic_jan GROUP BYcolX", response=True)['category'])

Union(函数)

构建 了manual 函数,创建 union 函数就简单了:

defunion(self,  table_list, name="union", join="UNION"):    # initialise the query    query ="SELECT *  INTO ["+name+"] FROM ("    # build the SQL query    query +=f'{join}'.join(                        [f'SELECT [{x}].* FROM [{x}]'for x in table_list]                        )    query +=")  x"  # add end of  query    self.manual(query, fast=True)  # fast execute

创建 union 函数只不过是在循环参考 table_list提出的表名，从而为给定的表名构建 UNION函数查询。然后用self.manual(query)处理。

Drop(函数)

上传大量表到SQL服务器是可行的。虽然可行，但会使数据库迅速过载。 为解决这一问题，需要创建一个drop函数:

defdrop(self,  tables):    # check if single or list    ifisinstance(tables, str):        # if single  string, convert to single item in list for for-loop        tables = [tables]    for table in tables:        # check for  pre-existing table and delete if present        query = ("IF  OBJECT_ID ('["+table+"]', 'U')  IS NOT NULL "                 "DROP TABLE  ["+table+"]")        self.manual(query)  # execute

view rawpysqlplus_drop_short.py hosted with ❤ by GitHub

点击

https://gist.github.com/jamescalam/b316c1714c30986fff58c22b00395cc0

得全图

同样，此函数也由于 manual 函数极为简单。操作者可选择输入字符到tables ，删除单个表，或者向tables提供一列表名，删除多个表。

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当这些非常简单的函数结合在一起时，便可以利用Python的优势极大丰富SQL的功能。

笔者本人几乎天天使用此法，其简单且十分有效。

希望能够帮助其他用户找到将Python并入其SQL路径的方法，感谢阅读!

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