1、pyodbc的簡單使用1、連接數據庫1）直接連接數據庫和創建一個游標（cursor)12cnxn = pyodbc.connect('DRIVER=SQL Server;SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass')cursor = cnxn.cursor()2）使用DSN連接。通常DSN連接并不需要密碼，還是需要提供一個PSW的關鍵字。12cnxn = pyodbc.connect('DSN=test;PWD=password')cursor = cnxn.cursor()關于連接函數還有更多的選項，可以在

2、pyodbc文檔中的 connect funtion 和 ConnectionStrings查看更多的細節2、數據查詢（SQL語句為 select .from.where）1）所有的SQL語句都用cursor.execute函數運行。如果語句返回行，比如一個查詢語句返回的行，你可以通過游標的fetch函數來獲取數據，這些函數有（fetchone,fetchall,fetchmany）.如果返回空行，fetchone函數將返回None,而fetchall和fetchmany將返回一個空列。1234cursor.execute("select user_id, user_name fro

3、m users")row = cursor.fetchone()if row:    print row2）Row這個類，類似于一個元組，但是他們也可以通過字段名進行訪問。1234cursor.execute("select user_id, user_name from users")row = cursor.fetchone()print 'name:', row1          # access by colu

4、mn indexprint 'name:', row.user_name   # or access by name3）如果所有的行都被檢索完，那么fetchone將返回None.12345while 1:    row = cursor.fetchone()    if not row:        break    print 'id:',

5、 row.user_id4)使用fetchall函數時，將返回所有剩下的行，如果是空行，那么將返回一個空列。（如果有很多行，這樣做的話將會占用很多內存。未讀取的行將會被壓縮存放在數據庫引擎中，然后由數據庫服務器分批發送。一次只讀取你需要的行，將會大大節省內存空間）1234cursor.execute("select user_id, user_name from users")rows = cursor.fetchall()for row in rows:    print row.user_id, row.user_name5）如果

6、你打算一次讀完所有數據，那么你可以使用cursor本身。123cursor.execute("select user_id, user_name from users"):for row in cursor:    print row.user_id, row.user_name6）由于cursor.execute返回一個cursor，所以你可以把上面的語句簡化成：12for row in cursor.execute("select user_id, user_name from users"): &#

7、160;  print row.user_id, row.user_name7）有很多SQL語句用單行來寫并不是很方便，所以你也可以使用三引號的字符串來寫：123456cursor.execute("""               select user_id, user_name         

8、0;       from users                where last_logon < '2001-01-01'                  

9、and bill_overdue = 'y'               """)3、參數1）ODBC支持在SQL語句中使用一個問號來作為參數。你可以在SQL語句后面加上值，用來傳遞給SQL語句中的問號。123456cursor.execute("""          &

10、#160;    select user_id, user_name                 from users                where last_logon <   

11、0;               and bill_overdue =                """, '2001-01-01', 'y')這樣做比直接把值寫在SQL語句中更加安全，這是因為每個參數傳遞給數據庫都是單獨進行的。如果

12、你使用不同的參數而運行同樣的SQL語句，這樣做也更加效率。3）python DB API明確說明多參數時可以使用一個序列來傳遞。pyodbc同樣支持：123456cursor.execute("""               select user_id, user_name            

13、;     from users                where last_logon <                   and bill_overdue =   &#

14、160;            """, '2001-01-01', 'y')123cursor.execute("select count(*) as user_count from users where age > ", 21) row = cursor.fetchone() print '%d users' % row.user_count 4、數據插入1

15、）數據插入，把SQL插入語句傳遞給cursor的execute函數，可以伴隨任何需要的參數。12cursor.execute("insert into products(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')")mit()12cursor.execute("insert into products(id, name) values (, )", 'pyodbc', 'awesome library')mit()注意調用mit()函數：你必

16、須調用commit函數，否者你對數據庫的所有操作將會失效！當斷開連接時，所有懸掛的修改將會被重置。這很容易導致出錯，所以你必須記得調用commit函數。5、數據修改和刪除1）數據修改和刪除也是跟上面的操作一樣，把SQL語句傳遞給execute函數。但是我們常常想知道數據修改和刪除時，到底影響了多少條記錄，這個時候你可以使用cursor.rowcount的返回值。123cursor.execute("delete from products where id <> ", 'pyodbc')print cursor.rowcount, 'pr

17、oducts deleted'mit()2）由于execute函數總是返回cursor，所以有時候你也可以看到像這樣的語句：（注意rowcount放在最后面）12deleted = cursor.execute("delete from products where id <> 'pyodbc'").rowcountmit()同樣要注意調用mit()函數6、小竅門1）由于使用單引號的SQL語句是有效的，那么雙引號也同樣是有效的：1deleted = cursor.execute("delete from products whe

18、re id <> 'pyodbc'").rowcount2）假如你使用的是三引號，那么你也可以這樣使用：12345deleted = cursor.execute("""                         delete    &

19、#160;                      from products                          where id <> 'pyodbc'                         "