⑴ python 怎么调用odbc
入门
连接到数据库
调用connect方法并传入ODBC连接字符串，其会返回一个connect对象。通过connect对象，调用cursor()方法,可以获取一个游标cursor。如下代码示例：
import pyodbc
#连接示例: Windows系统, 非DSN方式, 使用微软 SQL Server 数据库驱动
cnxn =pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;PORT=1433;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass')
#连接示例: linux系统, 非DSN方式, 使用FreeTDS驱动
cnxn =pyodbc.connect('DRIVER={FreeTDS};SERVER=localhost;PORT=1433;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass;TDS_Version=7.0')
#连接示例:使用DSN方式
cnxn = pyodbc.connect('DSN=test;PWD=password')
# 打开游标
cursor =cnxn.cursor()
以上示例只是标准示例，具体的ODBC连接字符串以你自己使用的驱动为准。
查询一些数据
所有SQL语句都使用Cursor.execute()方法执行。比如select语句会返回一些结果行，你可以使用游标（Cursor）相关的函数功能（fetchone，fetchall，fetchmany）对结果进行检索。
Cursor.fetchone 用于返回一个单行（ Row）对象:
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")
row =cursor.fetchone()
if row:
print(row)
Row 对象是类似一个python元组（tuples），不过也可以通过列名称来访问，例如:
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")
row =cursor.fetchone()
print('name:',row[1]) # 使用列索引号来访问数据
print('name:',row.user_name) # 或者直接使用列名来访问数据
当所有行都已被检索，则fetchone返回None.
while 1:
row = cursor.fetchone()
if not row:
break
print('id:', row.user_id)
Cursor.fetchall方法返回所有剩余行并存储于一个列表中。如果没有行，则返回一个空列表。（注意：如果有很多行，会造成大量内存占用。Fetchall会一次性将所有数据查询到本地，然后再遍历）
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row.user_id, row.user_name)
如果并不在意数据处理时间，可以使用光标本身作为一个迭代器，逐行迭代。这样可以节省大量的内存开销，但是由于和数据来回进行通信，速度会相对较慢：
cursor.execute("selectuser_id, user_name from users"):
for row in cursor:
print(row.user_id, row.user_name)
由于Cursor.execute总是返回游标（cursor）, 所以也可以简写成:
for row incursor.execute("select user_id, user_name from users"):
print(row.user_id, row.user_name)
我们可以在execut中使用”””三重引号，来应用多行SQL字符串。这样sql的可读性大大增强。这是python特有的特性：
cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < '2001-01-01'
and bill_overe = 1
""")
SQL参数
ODBC支持使用问号作为SQL的查询参数占位符。可以在execute方法的SQL参数之后，提供SQL参数占位符的值:
cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overe = ?
""", '2001-01-01', 1)
这样做可以防止SQL注入攻击，提高安全性。如果使用不同的参数反复执行相同的SQL它效率会更高，这种情况下该SQL将只预装（prepared ）一次。（pyodbc只保留最后一条编写的语句，所以如果程序在语句之间进行切换，每次都会预装，造成多次预装。）
Python的DB API指定参数应以序列（sequence）对象传递，所以pyodbc也支持这种方式：
cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overe = ?
""", ['2001-01-01', 1])
插入数据
插入数据使用相同的函数 - 通过传入insert SQL和相关占位参数执行插入数据：
cursor.execute("insertinto procts(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')")
cnxn.commit()
cursor.execute("insertinto procts(id, name) values (?, ?)", 'pyodbc', 'awesome library')
cnxn.commit()
注意：调用cnxn.commit()。发成错误可以回滚。具体需要看数据库特性支持情况。如果数据发生改变，最好进行commit。如果不提交，则在连接中断时，所有数据会发生回滚。
更新和删除数据
更新和删除工作以同样的方式：通过特定的SQL来执行。通常我们都想知道更新和删除的时候有多少条记录受到影响，可以使用Cursor.rowcount来获取值:
cursor.execute("deletefrom procts where id <> ?", 'pyodbc')
print('Deleted {}inferior procts'.format(cursor.rowcount))
cnxn.commit()
由于execute 总是返回游标（允许你调用链或迭代器使用），有时我们直接这样简写：
deleted =cursor.execute("delete from procts where id <> 'pyodbc'").rowcount
cnxn.commit()
注意一定要调用commit。否则连接中断时会造成改动回滚。
技巧和窍门
引号
于单引号SQL是有效的，当值需要使用单引号时，使用用双引号包围的SQL:
cursor.execute("deletefrom procts where id <> 'pyodbc'")
如果使用三重引号, 我们可以这样使用单引号:
cursor.execute(
"""
delete
from procts
where id <> 'pyodbc'
""")
列名称
Microsoft SQLServer之类的一些数据库不会产生计算列的列名，在这种情况下，需要通过索引来访问列。我们也可以使用sql列别名的方式，为计算列指定引用名称：
row =cursor.execute("select count(*) as user_count fromusers").fetchone()
print('{}users'.format(row.user_count)
当然也可以直接使用列索引来访问列值:
count =cursor.execute("select count(*) from users").fetchone()[0]
print('{}users'.format(count)
注意，上例的首列不能是Null。否则fetchone方法将返回None并且会报NoneType不支持索引的错误。如果有一个默认值，经常可以是ISNULL或合并：
maxid =cursor.execute("select coalesce(max(id), 0) fromusers").fetchone()[0]
自动清理
连接（默认）在一个事务中。如果一个连接关闭前没有提交，则会进行当前事务回滚。很少需要finally或except 语句来执行人为的清理操作，程序会自动清理。
例如，如果下列执行过程中任何一条SQL语句出现异常，都将引发导致这两个游标执行失效。从而保证原子性，要么所有数据都插入发生，要么所有数据都不插入。不需要人为编写清理代码。
cnxn =pyodbc.connect(...)
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute("insertinto t(col) values (1)")
cursor.execute("insertinto t(col) values (2)")
cnxn.commit()
⑵ python连接sqlserver数据库问题
conn=pymssql.connect(host='.',database='wincc')
conn=pymssql.connect(host='.',database='sqlex')
这样连接不上吗？希望能提供更多信息。
⑶ python连接sqlserver数据库报错，是什么原因
这个是静态分析时 没匹配到这个成员方法
至于运行时 有没有这个方法 可以用 print dir(conn)看下 应该是有的
⑷ python连不上sqlserver
pymssql.connect(host='127.0.0.1',user='sa',password='sa',database='PSKJC',tds_version='7.1')
你的连接代码换成我这个看看，前提是你的sqserver已经启动了
⑸ 怎么用python向sqlserver中导入数据
import pymssql
conn = pymssql.connect(..)
curr = conn.cursor()
curr.executemany("insert into thetable values (%s, %s)", result)
conn.commit()
curr.close()
conn.close()
⑹ python连接sqlserver哪个性能好
解决办法
到服务器中
1.确定数据库的登录用户名与密码是否正确
2.配置sqlserver支持远程连接
参考链接：
【1】SQL Server 2008 R2如何开启数据库的远程连接
【2】当使用第一个链接配置时，我遇到“sqlserver browser 无法启动的错误”。解决办法：进入服务管理器，找到 SQL SERVER BROWER右击属性打开，启动模式为 手动或者自动，再启用SQL SERVER BROWER服务。
⑺ python怎样实现sqlserver备份
用python是非常方便的,非常方便就能备份mysql和sqlserver,
下面我们来具体看看如何用：
#coding=gbk
import os
import time
os.system("mysqlmp -h192.168.0.2 -uddd -pggg xdreams >E:/mysqldack/xdreams/xdreamsfdfdf.txt")
上面就成功把0.2机器上的mysql数据库备份下来，
导入数据库:mysql -h192.168.0.2 -uroot -psz212 -P 7659 hotelguanli < G:/temp/2013-03-28-10-34-35.sql
下面是sqlserver的:
os.system("sqlcmd.exe -S 127.0.0.1,56678 -U sa -P 123456 -d 数据库名 -b -c cmd_end -Q \"backup database 数据库名 to disk='d:/sql.bak'\"")
看看，是不是很简单。
当然还可以通过os.path.getsize(r"d:/sql.bak")/1024来获取这个文件的大小,返回的是K，
备份文件还可以用时间值来命名：
如:
nowtime=time.strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S',time.localtime(time.time()))+""
改造上面一条:
os.system("mysqlmp -h192.168.0.2 -uddd -pggg xdreams >E:/mysqldack/xdreams/xdreams"+nowtime+".txt")
如果再完善一点，就加个备份完成后发一封邮件到你邮箱里吧。
其它要注意到的一点就是sqlxerver和备份中，sqlserver服务器实列要支付远程连接，开启sql brower服务
两个数据库的密码不要含有"^"这个符号，因为在cmd里好像识别不到它，转义也不行，具体原因没查到.
现在，加在windows或linux的计划任务中去，每天执行它，至此，大功告成.
⑻ sqlserver 能通过作业调用外部程序吗（如.exe）
EXEC master..xp_cmdshell 'notepad.exe'
⑼ python 如何执行复杂sqlserver语句
很简单
将以上语句封装为存储过程
再使用python调用即可
⑽ python怎么样使用Windows身份验证模式登录sqlserver数据库。只能是代码实现。求python大佬解答。
做不到的，让管理员设置一个普通用户，权限只能管理一个或几个数据库的增，删，查就可以了。别折腾些没有用的。