在本快速入门中,你将使用 uv 来管理 Python 脚本的项目依赖项和环境。该脚本连接到你创建并加载了示例数据的数据库。 使用适用于 Python 的 mssql-python 驱动程序连接到数据库并执行基本作,例如读取和写入数据。
mssql-python 在 Windows 计算机上不需要任何外部依赖项。 驱动程序通过单个 pip 安装来安装它所需的一切,使你能够将最新版本的驱动程序用于新脚本,同时不会影响那些没有时间升级和测试的其他脚本。
mssql-python 文档 | mssql-python 源代码 | 包 (PyPi) | UV
先决条件
Python 3
如果还没有 Python,请从 python.org 安装 Python 运行时和 Python 包索引(PyPI)包管理器。
更倾向于不使用自己的环境吗? 使用 GitHub Codespaces 以 devcontainer 身份打开。
如果尚未安装
uv,请按照uv中的说明安装https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/。在 SQL Server、Azure SQL 数据库或 Fabric 中的 SQL 数据库上使用
AdventureWorks2022示例架构和有效连接字符串的数据库。安装一次性操作系统特定的先决条件。
创建 SQL 数据库
本快速入门要求在 Microsoft SQL Server、Fabric 或 Azure SQL 数据库中的 SQL 数据库上使用 AdventureWorks2022 轻型 架构。
创建项目并运行代码
创建新项目
在开发目录中打开命令提示符。 如果没有目录,请创建名为“
pythonscripts等”的新目录。避免 OneDrive 上的文件夹,同步可能会干扰管理虚拟环境。-
uv init mssql-python-repeatable-qs cd mssql-python-repeatable-qs
添加依赖项
在同一目录中,安装mssql-python、python-dotenv和rich包。
uv add mssql-python python-dotenv rich
更新 pyproject.toml
pyproject.toml 包含项目的元数据。 在喜欢的编辑器中打开该文件。
查看文件的内容。 它应类似于此示例。 请注意,Python 版本及其依赖项通过
mssql-python使用>=来定义最低版本。 如果更喜欢确切的版本,请将>=版本号之前的版本号更改为==。 然后,每个包的解析版本存储在 uv.lock 中。 锁定文件确保参与项目的开发人员使用一致的包版本。 它还可确保在将包分发给最终用户时使用完全相同的包版本集。 不应编辑uv.lock该文件。[project] name = "mssql-python-repeatable-qs" version = "0.1.0" description = "Add your description here" readme = "README.md" requires-python = ">=3.11" dependencies = [ "mssql-python>=0.10.0", "python-dotenv>=1.1.1", "rich>=14.1.0", ]更新说明以更具描述性。
description = "Connects to a SQL database using mssql-python"保存并关闭该文件。
更新 main.py
打开名为
main.py的文件。 它应类似于此示例。def main(): print("Hello from mssql-python-repeatable-qs!") if __name__ == "__main__": main()在文件的顶部,在包含
def main()的行上方添加以下导入。小窍门
如果 Visual Studio Code 在解决包时遇到问题,则需要 更新解释器以使用虚拟环境。
from os import getenv from dotenv import load_dotenv from mssql_python import connect, Connection, Cursor from rich.console import Console from rich.progress import Progress, SpinnerColumn, TextColumn from rich.table import Table from argparse import ArgumentParser from time import sleep在导入和行
def main()之间添加以下代码。def get_results(sleep_time: int = 0) -> None: with Progress( SpinnerColumn(), TextColumn("[progress.description]{task.description}"), transient=True, ) as progress: task = progress.add_task( description="Connecting to SQL...") cursor = query_sql() # Simulate a slow connection for demo purposes sleep(sleep_time) progress.update(task, description="Formatting results...") table = Table(title="Orders by Customer") # https://rich.readthedocs.io/en/stable/appendix/colors.html table.add_column("Customer ID", style="bright_blue", justify="center") table.add_column("Company Name", style="bright_white", justify="left") table.add_column("Order Count", style="bold green", justify="right") records = cursor.fetchall() for r in records: table.add_row(f"{r.CustomerID}", f"{r.CompanyName}", f"{r.OrderCount}") if cursor: cursor.close() # Simulate a slow connection for demo purposes sleep(sleep_time) progress.stop() Console().print(table)在导入和
def get_results(sleep_time: int = 0) -> None:之间,添加此代码。_connection = None def get_connection() -> Connection: global _connection if not _connection: load_dotenv() _connection = connect(getenv("SQL_CONNECTION_STRING")) # type: ignore return _connection def query_sql() -> Cursor: SQL_QUERY = """ SELECT TOP 5 c.CustomerID, c.CompanyName, COUNT(soh.SalesOrderID) AS OrderCount FROM SalesLT.Customer AS c LEFT OUTER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS soh ON c.CustomerID = soh.CustomerID GROUP BY c.CustomerID, c.CompanyName ORDER BY OrderCount DESC; """ conn = get_connection() cursor = conn.cursor() cursor.execute(SQL_QUERY) return cursor查找此代码。
def main(): print("Hello from test!")将其替换为下面的代码。
def main() -> None: parser = ArgumentParser() parser.add_argument("--sleep-time", type=int, default=0, help="Time to sleep in seconds to simulate slow connection") args = parser.parse_args() if args.sleep_time > 0: get_results(args.sleep_time) else: get_results() if _connection: _connection.close()保存并关闭
main.py。
保存连接字符串
打开
.gitignore文件,并为.env文件添加一个排除项。 文件应类似于此示例。 完成后,请务必保存并关闭它。# Python-generated files __pycache__/ *.py[oc] build/ dist/ wheels/ *.egg-info # Virtual environments .venv # Connection strings and secrets .env在当前目录中,创建一个名为
.env的新文件。在
.env文件中,为连接字符串SQL_CONNECTION_STRING添加一个条目。 将此处的示例替换为实际连接字符串值。SQL_CONNECTION_STRING="Server=<server_name>;Database={<database_name>};Encrypt=yes;TrustServerCertificate=no;Authentication=ActiveDirectoryInteractive"小窍门
此处使用的连接字符串在很大程度上取决于要连接到的 SQL 数据库的类型。 如果要连接到 Fabric 中的 Azure SQL 数据库 或 SQL 数据库,请使用连接字符串选项卡中的 ODBC 连接字符串。可能需要根据方案调整身份验证类型。 有关连接字符串及其语法的详细信息,请参阅 连接字符串语法参考。
使用 uv run 命令执行脚本
在之前所在的终端窗口中,或打开同一目录的新终端窗口,运行以下命令。
uv run main.py现在,让我们再次运行它,不过速度放慢一些,以便可以看到这两个状态更新。
uv run main.py --sleep-time 5下面是脚本完成时的预期输出。
Orders by Customer ┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Customer ID ┃ Company Name ┃ Order Count ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━┩ │ 29485 │ Professional Sales and Service │ 1 │ │ 29531 │ Remarkable Bike Store │ 1 │ │ 29546 │ Bulk Discount Store │ 1 │ │ 29568 │ Coalition Bike Company │ 1 │ │ 29584 │ Futuristic Bikes │ 1 │ └─────────────┴────────────────────────────────┴─────────────┘若要将脚本部署到另一台计算机,请将除文件夹以外的
.venv所有文件复制到另一台计算机。 第一次运行时重新创建虚拟环境。
后续步骤
访问mssql-python驱动程序 GitHub 存储库以查看更多示例,提出想法或报告问题。