Python使用pyodbc访问数据库操作方法详解
本文实例讲述了Python使用pyodbc访问数据库操作方法。
数据库连接
数据库连接网上大致有两种方法，一种是使用pyodbc,另一种是使用win32com.client,测试了很多遍，最终只有pyodbc成功，而且比较好用，所以这里只介绍这种方法
工具库安装
在此基础上安装pyodbc工具库，在cmd窗口执行如下语句安装
pipinstallpyodbc
如果安装了anaconda也可以使用condainstallpyodbc
分享给大家供大家参考，具体如下：
检验是否可以正常连接数据库检查是否有一个MicrosoftAccessODBC驱动程序可用于你的Python环境（在Windows上）的方法：
>>>importpyodbc
>>>[xforxinpyodbc.drivers()ifx.startswith('MicrosoftAccessDriver')]
如果你看到一个空列表，那么您正在运行64位Python，并且需要安装64位版本的“ACE”驱动程序。如果您只看到['MicrosoftAccessDriver(*.mdb)']并且需要使用.accdb文件，那么您需要安装32位版本的“ACE”驱动程序
安装64位的ODBC驱动器：
64位ODBC驱动器的下载地址https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=13255
直接安装会报错，所以我们需要修改一下文件AccessDatabaseEngine_X64.exe，先对其进行解压，然后打开AccessDatabaseEngine_X64文件夹，有一个AceRedist.msi文件。用Orca软件将AceRedist.msi打开，找到找到LaunchCondition里面的BLOCKINSTALLATION，删除那一行数据并进行保存。然后再运行AceRedist.msi，就可以把64位的ODBC驱动器安装成功。
如果感觉上面的操作比较麻烦，可以直接下载毛票票小编已经处理过的版本。
下载地址：https://www.nhooo.com/softs/695978.html
注意：
1、不用配置数据源
2、Orcad的下载地址https://www.nhooo.com/softs/16217.html
下面是经过毛票票小编测试过的代码
access是2000的，理论上2010也可以。
importpyodbc
DBfile=r"F:\python\caiji.mdb"#数据库文件需要带路径
print(DBfile)
conn=pyodbc.connect(r"DRIVER={MicrosoftAccessDriver(*.mdb,*.accdb)};DBQ="+DBfile+";Uid=;Pwd=;")
cursor=conn.cursor()
SQL="SELECT*fromsites;"
forrowincursor.execute(SQL):
print(row)
cursor.close()
conn.close()
完整测试代码
#-*-coding:utf-8-*-
importpyodbc
#连接数据库（不需要配置数据源）,connect()函数创建并返回一个Connection对象
cnxn=pyodbc.connect(r'DRIVER={MicrosoftAccessDriver(*.mdb,*.accdb)};DBQ=.\data\goods.mdb')
#cursor()使用该连接创建（并返回）一个游标或类游标的对象
crsr=cnxn.cursor()
#打印数据库goods.mdb中的所有表的表名
print('``````````````goods``````````````')
fortable_infoincrsr.tables(tableType='TABLE'):
print(table_info.table_name)
l=crsr.execute("SELECT*fromgoodsWHEREgoodsId='0001'")#[('0001','扇叶',20,'A公司','B公司',2000,2009)]
rows=crsr.execute("SELECTcurrentStockfromgoods")#返回的是一个元组
foriteminrows:
print(item)
l=crsr.execute("UPDATEusersSETusername='lind'WHEREpassword='123456'")
print(crsr.rowcount)#想知道数据修改和删除时，到底影响了多少条记录，这个时候你可以使用cursor.rowcount的返回值。
#修改数据库中int类型的值
value=10
SQL="UPDATEgoods"\
"SETlowestStock="+str(value)+""\
"WHEREgoodsId='0005'"
#删除表users
crsr.execute("DROPTABLEusers")
#创建新表users
crsr.execute('CREATETABLEusers(loginVARCHAR(8),useridINT,projidINT)')
#给表中插入新数据
crsr.execute("INSERTINTOusersVALUES('Linda',211,151)")
''''''
#更新数据
crsr.execute("UPDATEusersSETprojid=1WHEREuserid=211")
#删除行数据
crsr.execute("DELETEFROMgoodsWHEREgoodNum='0001'")
#打印查询的结果
forrowincrsr.execute("SELECT*fromusers"):
print(row)
#提交数据（只有提交之后，所有的操作才会对实际的物理表格产生影响）
crsr.commit()
crsr.close()
cnxn.close()
1、连接数据库
1）直接连接数据库和创建一个游标（cursor)
cnxn=pyodbc.connect('DRIVER={SQLServer};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass')
cursor=cnxn.cursor()
2）使用DSN连接。通常DSN连接并不需要密码，还是需要提供一个PSW的关键字。
cnxn=pyodbc.connect('DSN=test;PWD=password')
cursor=cnxn.cursor()
关于连接函数还有更多的选项，可以在pyodbc文档中的connectfuntion和ConnectionStrings查看更多的细节
2、数据查询（SQL语句为select...from..where）
1）所有的SQL语句都用cursor.execute函数运行。如果语句返回行，比如一个查询语句返回的行，你可以通过游标的fetch函数来获取数据，这些函数有（fetchone,fetchall,fetchmany）.如果返回空行，fetchone函数将返回None,而fetchall和fetchmany将返回一个空列。
cursor.execute("selectuser_id,user_namefromusers")
row=cursor.fetchone()
ifrow:
printrow
2）Row这个类，类似于一个元组，但是他们也可以通过字段名进行访问。
cursor.execute("selectuser_id,user_namefromusers")
row=cursor.fetchone()
print'name:',row[1]#accessbycolumnindex
print'name:',row.user_name#oraccessbyname
3）如果所有的行都被检索完，那么fetchone将返回None.
while1: row=cursor.fetchone() ifnotrow: break print'id:',row.user_id
4)使用fetchall函数时，将返回所有剩下的行，如果是空行，那么将返回一个空列。（如果有很多行，这样做的话将会占用很多内存。未读取的行将会被压缩存放在数据库引擎中，然后由数据库服务器分批发送。一次只读取你需要的行，将会大大节省内存空间）
cursor.execute("selectuser_id,user_namefromusers")
rows=cursor.fetchall()
forrowinrows:
printrow.user_id,row.user_name
5）如果你打算一次读完所有数据，那么你可以使用cursor本身。
cursor.execute("selectuser_id,user_namefromusers"):
forrowincursor:
printrow.user_id,row.user_name
6）由于cursor.execute返回一个cursor，所以你可以把上面的语句简化成：
forrowincursor.execute("selectuser_id,user_namefromusers"):
printrow.user_id,row.user_name
7）有很多SQL语句用单行来写并不是很方便，所以你也可以使用三引号的字符串来写：
cursor.execute("""
selectuser_id,user_name
fromusers
wherelast_logon<'2001-01-01'
andbill_overdue='y'
""")
3、参数
1）ODBC支持在SQL语句中使用一个问号来作为参数。你可以在SQL语句后面加上值，用来传递给SQL语句中的问号。
cursor.execute("""
selectuser_id,user_name
fromusers
wherelast_logon
这样做比直接把值写在SQL语句中更加安全，这是因为每个参数传递给数据库都是单独进行的。如果你使用不同的参数而运行同样的SQL语句，这样做也更加效率。
3）pythonDBAPI明确说明多参数时可以使用一个序列来传递。pyodbc同样支持：
cursor.execute("""
selectuser_id,user_name
fromusers
wherelast_logon
cursor.execute("selectcount(*)asuser_countfromuserswhereage>?",21)
row=cursor.fetchone()
print'%dusers'%row.user_count
4、数据插入
1）数据插入，把SQL插入语句传递给cursor的execute函数，可以伴随任何需要的参数。
cursor.execute("insertintoproducts(id,name)values('pyodbc','awesomelibrary')")
cnxn.commit()
cursor.execute("insertintoproducts(id,name)values(?,?)",'pyodbc','awesomelibrary')
cnxn.commit()
注意调用cnxn.commit()函数：你必须调用commit函数，否者你对数据库的所有操作将会失效！当断开连接时，所有悬挂的修改将会被重置。这很容易导致出错，所以你必须记得调用commit函数。
5、数据修改和删除
1）数据修改和删除也是跟上面的操作一样，把SQL语句传递给execute函数。但是我们常常想知道数据修改和删除时，到底影响了多少条记录，这个时候你可以使用cursor.rowcount的返回值。
cursor.execute("deletefromproductswhereid<>?",'pyodbc')
printcursor.rowcount,'productsdeleted'
cnxn.commit()
2）由于execute函数总是返回cursor，所以有时候你也可以看到像这样的语句：（注意rowcount放在最后面）
deleted=cursor.execute("deletefromproductswhereid<>'pyodbc'").rowcount
cnxn.commit()
同样要注意调用cnxn.commit()函数
6、小窍门
1）由于使用单引号的SQL语句是有效的，那么双引号也同样是有效的：
deleted=cursor.execute("deletefromproductswhereid<>'pyodbc'").rowcount
2）假如你使用的是三引号，那么你也可以这样使用：
deleted=cursor.execute("""
delete
fromproducts
whereid<>'pyodbc'
""").rowcount
3）有些数据库（比如SQLServer）在计数时并没有产生列名，这种情况下，你想访问数据就必须使用下标。当然你也可以使用"as"关键字来取个列名（下面SQL语句的"asname-count"）
row=cursor.execute("selectcount(*)asuser_countfromusers").fetchone()
print'%susers'%row.user_count
4）假如你只是需要一个值，那么你可以在同一个行局中使用fetch函数来获取行和第一个列的所有数据。
count=cursor.execute("selectcount(*)fromusers").fetchone()[0]
print'%susers'%count
如果列为空，将会导致该语句不能运行。fetchone()函数返回None，而你将会获取一个错误:NoneType不支持下标。如果有一个默认值，你能常常使用ISNULL,或者在SQL数据库直接合并NULLs来覆盖掉默认值。
maxid=cursor.execute("selectcoalesce(max(id),0)fromusers").fetchone()[0]
在这个例子里面，如果max(id)返回NULL，coalesce(max(id),0)将导致查询的值为0。
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。