Windows和Linux下使用Python访问SqlServer的方法介绍
经常用Python写demo来验证方案的可行性,最近遇到了Python访问SqlServer的问题,这里总结下。
一、Windows下配置Python访问Sqlserver
环境:Windows 7 + Sqlserver 2008
1、下载并安装pyodbc
下载地址:http://code.google.com/p/pyodbc/downloads/list
2、访问SqlServer
代码如下:
>>> import pyodbc
>>>cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=192.168.1.100\\sql;DATABASE=testDB;UID=sa;PWD=myPassword')
>>>cursor = cnxn.cursor()
>>>cursor.execute("select * from Tb")
二、Linux下配置Python访问SqlServer
环境:CentOS 6.2 + Sqlserver 2008
1、安装freetds:
代码如下:
yum install freetds*
2、安装pyodbc:
代码如下:
yum install pyodbc
修改odbc配置:
代码如下:
vi /etc/odbcinst.ini
添加FreeTDS驱动:
代码如下:
[SQL Server]
Description = FreeTDS ODBC driver for MSSQL
Driver = /usr/lib/libtdsodbc.so
Setup = /usr/lib/libtdsS.so
FileUsage = 1
3、测试
代码如下:
#python
>>> import pyodbc
>>>cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=192.168.1.100\\sql;DATABASE=testDB;UID=sa;PWD=myPassword')
>>>cursor = cnxn.cursor()
>>>cursor.execute("select * from Tb")
这里只是写了简单的demo来验证可行性,希望对你有帮助。

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PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Golang eignet sich besser für hohe Parallelitätsaufgaben, während Python mehr Vorteile bei der Flexibilität hat. 1. Golang behandelt die Parallelität effizient über Goroutine und Kanal. 2. Python stützt sich auf Threading und Asyncio, das von GIL betroffen ist, jedoch mehrere Parallelitätsmethoden liefert. Die Wahl sollte auf bestimmten Bedürfnissen beruhen.

Das Ausführen von Python-Code in Notepad erfordert, dass das ausführbare Python-ausführbare Datum und das NPPEXEC-Plug-In installiert werden. Konfigurieren Sie nach dem Installieren von Python und dem Hinzufügen des Pfades den Befehl "Python" und den Parameter "{current_directory} {file_name}" im NPPExec-Plug-In, um Python-Code über den Shortcut-Taste "F6" in Notoza auszuführen.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Obwohl Notepad den Java -Code nicht direkt ausführen kann, kann er durch Verwendung anderer Tools erreicht werden: Verwenden des Befehlszeilencompilers (JAVAC), um eine Bytecode -Datei (Dateiname.class) zu generieren. Verwenden Sie den Java Interpreter (Java), um Bytecode zu interpretieren, den Code auszuführen und das Ergebnis auszugeben.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
