pymssql包是Python语言用于连接SQL Server数据库的驱动程序（或者称作DB API），它是最终和数据库进行交互的工具。SQLAlchemy包就是利用pymssql包实现和SQL Server数据库交互的功能的。
一，pymssql包的基本组成
pymssql包由两个模块构成：pymssql 和 _mssql，pymssql 是建立在_mssql模块之上的模块，相对来说，_mssql性能更高。
pymssql模块由Connection和Cursor 两个大类构成：
- Connection类代表MS SQL Sever数据库的一个连接，
- Cursor类用于向数据库发送查询请求，并获取查询的的结果。
二，连接
连接对象用于连接SQL Server引擎，并设置连接的属性，比如连接超时，字符集等。
1，创建连接对象
pymssql通过类函数来构建连接对，在创建连接对象的同时，打开连接：
class pymssql.Connection(user, password, host, database, timeout, login_timeout, charset, as_dict)
2，构建Cursor对象
在创建连接对象之后，创建Cursor对象，使用Cursor对象向数据库引擎发送查询请求，并获取查询的结果：
Connection.cursor(as_dict=False)
as_dict是布尔类型，默认值是False，表示返回的数据是元组（tuple）类型；如果设置为True，返回的数据集是字典(dict)类型。
3，提交查询和自动提交模式
在执行查询之后，必须提交当前的事务，以真正执行Cursor对象的查询请求：
Connection.commit()
默认情况下，自动提交模式是关闭的，用户可以设置自动提交，pymssql自动执行Cursor发送的查询请求：
Connection.autocommit(status)
status是bool值，True表示打开自动提交模式，False表示关闭自动提交模式，默认值是False。
4，关闭连接
在执行完查询之后，关闭连接：
Connection.close()
三，Cursor
通过打开的连接对象来创建Cursor对象，通过Cursor对象向数据库引擎发送查询请求，并获取查询的结果。
1，执行查询
Cursor对象调用execute**()函数来执行查询请求，
Cursor.execute(operation)
Cursor.execute(operation, params)
Cursor.executemany(operation, params_seq)
参数注释：
- operation：表示执行的sql语句，
- params ：表示sql语句的参数，
- params_seq：参数序列，用于sql语句包含多个参数的情况。
注意，除设置自动提交模式之外，必须在执行查询之后，通过连接对象来提交查询。
Connection.commit()
如果sql语句只包含一个参数，那么必须在sql语句中显式使用%s或%d作为占位符，分别用于引用字符型的参数和数值型的参数。
cursor.execute(‘SELECT * FROM persons WHERE salesrep=%s‘, ‘John Doe‘)
如果sql语句包含多个参数，那么使用list来传递参数：
cursor.executemany( "INSERT INTO persons VALUES (%d, %s, %s)", [(1, ‘John Smith‘, ‘John Doe‘), (2, ‘Jane Doe‘, ‘Joe Dog‘), (3, ‘Mike T.‘, ‘Sarah H.‘)])
2，获取查询结果
Cursor对象调用fetch**()函数来获取查询的结果：
Cursor.fetchone() Cursor.fetchmany(size=None) Cursor.fetchall()
fetch**()函数是迭代的：
- fetchone()：表示从查询结果中获取下一行（next row）
- fetchmany()：表示从查询结果中获取下面的多行（next batch）
- fetchall()：表示从查询结果中获取剩余的所有数据行(all remaining）
3，跳过结果集
当查询的结果包含多个结果集时，可以跳过当前的结果集，跳到下一个结果集：
Cursor.nextset()
如果当前结果集还有数据行未被读取，那么这些剩余的数据行会被丢弃。
四，执行存储过程
Cursor对象有函数callproc，用于执行存储过程：
Cursor.callproc(sp_name, paras)
第一个参数是存储过程的名称，第二个参数是一个元组类型，
五，pymssql模块的基本操作
1，pymssql的基本操作
from os import getenv import pymssql server = getenv("PYMSSQL_TEST_SERVER") user = getenv("PYMSSQL_TEST_USERNAME") password = getenv("PYMSSQL_TEST_PASSWORD") conn = pymssql.connect(server, user, password, "tempdb") cursor = conn.cursor(as_dict=False) cursor.execute(""" IF OBJECT_ID(‘persons‘, ‘U‘) IS NOT NULL DROP TABLE persons CREATE TABLE persons ( id INT NOT NULL, name VARCHAR(100), salesrep VARCHAR(100), PRIMARY KEY(id) ) """) cursor.executemany( "INSERT INTO persons VALUES (%d, %s, %s)", [(1, ‘John Smith‘, ‘John Doe‘), (2, ‘Jane Doe‘, ‘Joe Dog‘), (3, ‘Mike T.‘, ‘Sarah H.‘)]) # you must call commit() to persist your data if you don‘t set autocommit to True conn.commit() cursor.execute(‘SELECT * FROM persons WHERE salesrep=%s‘, ‘John Doe‘) row = cursor.fetchone() while row: print("ID=%d, Name=%s" % (row[0], row[1])) row = cursor.fetchone() conn.close()
2，以字典集返回数据行
conn = pymssql.connect(server, user, password, "tempdb") cursor = conn.cursor(as_dict=True) cursor.execute(‘SELECT * FROM persons WHERE salesrep=%s‘, ‘John Doe‘) for row in cursor: print("ID=%d, Name=%s" % (row[‘id‘], row[‘name‘])) conn.close()
3，使用with语句
with是上下文管理器，可以自动关闭上下文。
使用with语句来创建连接对象和Cursor对象，那么就不需要显式的关闭连接和Cursor对象：
with pymssql.connect(server, user, password, "tempdb") as conn: with conn.cursor(as_dict=True) as cursor: cursor.execute(‘SELECT * FROM persons WHERE salesrep=%s‘, ‘John Doe‘) for row in cursor: print("ID=%d, Name=%s" % (row[‘id‘], row[‘name‘]))
六，附上代码库
附上代码，以飨读者。
import pymssql from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd from sqlalchemy.sql import text as sql_text class DBHelper: def __init__(self): self.name=‘DB Helper‘ self.db_host = r‘sql server‘ self.db_name = ‘db name‘ self.db_user = r‘sa‘ self.db_password = r‘pwd‘ ###################################################### ## data connection ## ###################################################### def get_engine(self): str_format = ‘mssql+pymssql://{0}:{1}@{2}/{3}?charset=utf8‘ connection_str = str_format.format(self.db_user,self.db_password,self.db_host,self.db_name) engine = create_engine(connection_str,echo=False) return engine def get_pymssql_conn(self): conn = pymssql.connect(self.db_host, self.db_user, self.db_password, self.db_name) return conn ###################################################### ## common SQL APIs ## ###################################################### def write_data(self,df,destination,if_exists=‘append‘,schema=‘dbo‘): engine = self.get_engine() df.to_sql(destination, con=engine, if_exists=if_exists,index = False, schema=schema
, method=‘multi‘, chunksize=1000) def read_data(self,sql): engine = self.get_engine() df = pd.read_sql(sql, con=engine) return df def exec_sql(self,sql): engine = self.get_engine() con = engine.connect() with con.begin() as tran: con.execute(sql_text(sql).execution_options(autocommit=True)) def exec_sp(self,sp_name,*paras): with pymssql.connect(self.db_host, self.db_user, self.db_password, database=self.db_name) as conn: with conn.cursor(as_dict=False) as cursor: try: cursor.callproc(sp_name, paras) conn.commit() except Exception as e: print(e) def exec_sp_result(self,sp_name,*paras): with pymssql.connect(self.db_host, self.db_user, self.db_password, database=self.db_name) as conn: with conn.cursor(as_dict=True) as cursor: try: cursor.callproc(sp_name, paras) cursor.nextset() result=cursor.fetchall() conn.commit() df=pd.DataFrame.from_records(result) return df except Exception as e: print(e)
参考文档：