每个人都使用SQL和Python。SQL是数据库的实际标准，而Python是用于数据分析、机器学习和网页开发的全明星顶级语言。想象一下，两者如果结合在了一起？
实际上，两者要结合在一起非常容易设置。可以快速利用Python的动态特性，控制和构建SQL查询。最好的部分是什么？设置完成后，无需执行任何操作。
这两种神奇的工具结合在一起后，自动化和效率都达到了新高度。
1. pyodbc
连接两种技术的桥梁是pyodbc，该库可以轻松访问ODBC数据库。
ODBC（ODBC是开放数据库连接的简称）是一种用于访问数据库的标准化应用程序编程接口（API），由90年代初的SQL Access组开发。
兼容的数据库管理系统（DBMS）包括：
- IBM Db2
- MS Access
- MS SQL服务器
- MySQL
- Oracle
本文将使用MS SQL 服务器。在多数情况下，该服务器可以直接转移，与任何符合ODBC的数据库一起使用。唯一需要更改的是连接设置。
2. 连接
首先，要创建与SQL 服务器的连接，可以通过pyodbc.connect实现。在此函数中，还须传递连接字符串。
此连接字符串必须指定DBMS驱动程序、服务器、要连接的特定数据库以及连接设置。
因此，假设要连接到服务器UKXXX00123,45600和数据库DB01，为此需要使用SQL Server Native Client 11.0。
从内部连接，因而连接被信任（因此无需输入用户名和密码）。
cnxn_str = ("Driver={SQL Server Native Client 11.0};" "Server=UKXXX00123,45600;" "Database=DB01;" "Trusted_Connection=yes;")
现在，连接已初始化为：
cnxn = pyodbc.connect（cnxn_str）
如果不通过受信任的连接访问数据库，则需要输入通常用于通过SQL Server Management Studio（SSMS）访问服务器的用户名和密码。
例如，如果用户名是JoeBloggs，而密码是Password123，则应立即更改密码。
但是在更改这一可怕的密码之前，可以按照如下进行连接：
cnxn_str = ("Driver={SQL Server Native Client 11.0};" "Server=UKXXX00123,45600;" "Database=DB01;" "UID=JoeBloggs;" "PWD=Password123;")cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)
现在已连接到数据库，可以开始通过Python执行SQL查询。
3. 执行查询
SQL 服务器上运行的每个查询都包含游标初始化和查询执行。另外，如果要在服务器内部进行任何更改，还需要将这些更改提交到服务器（下一部分会有所介绍）。
初始化游标
cursor = cnxn.cursor()
现在，每当要执行查询时，都要使用此游标对象。
首先，从名为“customers”表中选择前1000行：
cursor.execute("SELECT TOP(1000) * FROM customers")
执行该操作，但这发生在服务器内部，实际上什么也没有返回到Python。因此，一起看看从SQL中提取的这些数据。
4. 提取数据
要从SQL中提取数据到Python中，需要使用pandas。Pandas提供了一个非常方便的函数read_sql，你可能已经猜到了，该函数可以从SQL读取数据。
read_sql需要查询和连接实例cnxn，如下所示：
data = pd.read_sql("SELECT TOP(1000) * FROM customers", cnxn)
这会返回到包含“customers”表中前1000行的数据框。
5. 在SQL中变更数据
现在，如果要变更SQL中的数据，需要在原始的初始化连接后添加另一步，执行查询过程。
在SQL中执行查询时，这些变更将保存在临时存在的空格中，而不是直接对数据进行更改。
为了让变更永久生效，必须提交变更。连接firstName和lastName列，创建fullName列。
cursor = cnxn.cursor()# first alter the table, adding a column cursor.execute("ALTER TABLE customer " "ADD fullName VARCHAR(20)")# now update that column to contain firstName lastNamecursor.execute("UPDATE customer " "SET fullName = firstName " " lastName")
此时，fullName并不存在于数据库中。必须提交这些变更，让变更永久生效：
cnxn.commit()
6. 下一步
一旦执行了需要执行的任何操作任务，就可以把数据提取到Python中。或者，也可以将数据提取到Python中，在Python中进行操作。
无论采用哪种方法，一旦Python中有了数据，就可以做很多以前无法做到的事情。
也许需要执行一些日常报告，通常使用这些报告查询SQL 服务器中的最新数据，计算基本统计信息，然后通过电子邮件发送结果。
因此，通过简单的步骤，首先了解了如何通过使用SQL和Python的集成来快速建立更高效、自动化的工作流程。
这非常有用，不仅限于上述用例。
Python开辟了新路线，完成了以前仅使用SQL无法完成的操作。
很想听听你的意见、想法或用例！
感谢阅读
