1. 导入第三方库

import pymssqlimport numpy as npimport pandas as pd

2. 创建数据库连接

'''pymysql.Connect()参数说明host(str):      MySQL服务器地址port(int):      MySQL服务器端口号user(str):      用户名passwd(str):    密码db(str):        数据库名称charset(str):   连接编码'''def conn():    try:        connect = pymssql.connect(host='', user='', password='', database='')        if connect:            return connect        else:            return     except Exception as ex:        return

3. 根据 sql 语句进行查询

根据 sql 语句对数据库进行 (查询)，返回值为字典集合

def selSql(sql):    #sql 执行数据库语句    lst = []    try:        # 调用函数建立连接        connect = conn()        #根据语句进行查询，返回值为DataFrame        df = pd.read_sql(sql, connect)        #DataFrame转为ndarray        df1 = np.array(df)        # 获取列名        column_list = list(df.columns)        for row in df1:            # 循环每一行数据，组装成一个字典，然后得到字典的列表            lst.append(dict(zip(column_list, list(row))))    except Exception as ex:        lst = []        print(ex)    finally:        # 关闭数据库连接        if connect:            connect.close()    return lst

4. 查询结果如下

输出结果是我们需要的字典集合，key 为字段名，value 是字段的值，这样使用查询出来的字段时就会非常方便。

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2. 创建数据库连接

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