如何处理Python3.4 使用pymssql 乱码问题
在项目中发现这样一个问题：sqlserver数据库编码为gbk，使用python3.4+pymssql 查询，中文乱码，经过一番思考问题解决，下面把解决办法分享给大家：
conn = pymssql.connect(host="192.168.122.141",
port=1433,
user="myshop",
password="oyf20140208HH",
database="mySHOPCMStock",
charset='utf8',
as_dict=True) cur = conn.cursor()sql = "select top 10 [ID],[Name] from [User]"cur.execute(sql)list = cur.fetchall()for row in list: print(row["ID"],row["Name"].encode('latin-1').decode('gbk'))接下来给大家介绍python 使用pymssql连接sql server数据库
#coding=utf-8
#!/usr/bin/env python
#-------------------------------------------------------------------------------
# Name: pymssqlTest.py
# Purpose: 测试 pymssql库，该库到这里下载：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymssql
#
# Author: scott
#
# Created: 04/02/2012
#-------------------------------------------------------------------------------
import pymssql
class MSSQL:
"""
对pymssql的简单封装
pymssql库，该库到这里下载：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymssql
使用该库时，需要在Sql Server Configuration Manager里面将TCP/IP协议开启
用法：
"""
def __init__(self,host,user,pwd,db):
self.host = host
self.user = user
self.pwd = pwd
self.db = db
def __GetConnect(self):
"""
得到连接信息
返回: conn.cursor()
"""
if not self.db:
raise(NameError,"没有设置数据库信息")
self.conn = pymssql.connect(host=self.host,user=self.user,password=self.pwd,database=self.db,charset="utf8")
cur = self.conn.cursor()
if not cur:
raise(NameError,"连接数据库失败")
else:
return cur
def ExecQuery(self,sql):
"""
执行查询语句
返回的是一个包含tuple的list，list的元素是记录行，tuple的元素是每行记录的字段
调用示例：
ms = MSSQL(host="localhost",user="sa",pwd="123456",db="PythonWeiboStatistics")
resList = ms.ExecQuery("SELECT id,NickName FROM WeiBoUser")
for (id,NickName) in resList:
print str(id),NickName
"""
cur = self.__GetConnect()
cur.execute(sql)
resList = cur.fetchall()
#查询完毕后必须关闭连接
self.conn.close()
return resList
def ExecNonQuery(self,sql):
"""
执行非查询语句
调用示例：
cur = self.__GetConnect()
cur.execute(sql)
self.conn.commit()
self.conn.close()
"""
cur = self.__GetConnect()
cur.execute(sql)
self.conn.commit()
self.conn.close()
def main():
## ms = MSSQL(host="localhost",user="sa",pwd="123456",db="PythonWeiboStatistics")
## #返回的是一个包含tuple的list，list的元素是记录行，tuple的元素是每行记录的字段
## ms.ExecNonQuery("insert into WeiBoUser values('2','3')")
ms = MSSQL(host="localhost",user="sa",pwd="123456",db="PythonWeiboStatistics")
resList = ms.ExecQuery("SELECT id,weibocontent FROM WeiBo")
for (id,weibocontent) in resList:
print str(weibocontent).decode("utf8")
if __name__ == '__main__':
main()脚本之家提醒大家需要注意事项：
使用pymssql进行中文操作时候可能会出现中文乱码，我解决的方案是：
文件头加上 #coding=utf8
sql语句中有中文的时候进行encode
insertSql = "insert into WeiBo([UserId],[WeiBoContent],[PublishDate]) values(1,'测试','2012/2/1')".encode("utf8")连接的时候加入charset设置信息
pymssql.connect(host=self.host,user=self.user,password=self.pwd,database=self.db,charset="utf8")
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
Python vs.C：申请和用例
Apr 12, 2025 am 12:01 AM
Python适合数据科学、Web开发和自动化任务，而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称，C 则以高性能和底层控制能力闻名。
2小时的Python计划：一种现实的方法
Apr 11, 2025 am 12:04 AM
2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型，2.掌握控制流（条件语句和循环），3.理解函数的定义和使用，4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。
Python：游戏，Guis等
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame，提供绘图、音频等功能，适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt，Tkinter简单易用，PyQt功能丰富，适合专业开发。
您可以在2小时内学到多少python？
Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型，2.掌握控制结构如if语句和循环，3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。
Python与C：学习曲线和易用性
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python更易学且易用，C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁，适合初学者，动态类型和自动内存管理使其易用，但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性，适合高性能应用，但学习门槛高，需手动管理内存和类型安全。
Python和时间：充分利用您的学习时间
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
要在有限的时间内最大化学习Python的效率，可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。
Python：探索其主要应用程序
Apr 10, 2025 am 09:41 AM
Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中，Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域，NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面，Python适用于自动化测试和系统管理等任务。
Python：自动化，脚本和任务管理
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化：通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写：使用psutil库监控系统资源。3)任务管理：利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
