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隨著數(shù)據(jù)集大小的快速增長和分析需求的增加，處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力越來越成為科學(xué)家和工程師的必備技能。在這種情況下，許多數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師已經(jīng)轉(zhuǎn)向Linux以及Python編程語言和它們的庫。在這篇文章中，我們將介紹如何使用Linux和Pyodbc進行高效數(shù)據(jù)交互。
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關(guān)于Linux和Pyodbc
Linux是一種自由和開放源代碼的操作系統(tǒng)，使用廣泛的內(nèi)核。它是利用多個軟件包構(gòu)建而成的，開放源碼的GNU工具和自由軟件的主要涉及了系統(tǒng)的基本運行。
Pyodbc是Python程序語言訪問ODBC兼容數(shù)據(jù)庫的庫。ODBC，英文稱為Open Database Connectivity，是一種Microsoft公司定義的訪問所有數(shù)據(jù)庫的API（應(yīng)用程序編程接口）。它是一種開放的數(shù)據(jù)庫連接標(biāo)準(zhǔn)，意味著幾乎所有現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫都可以通過ODBC進行訪問。使用ODBC允許您連接到幾乎任何數(shù)據(jù)庫，包括MySQL，Oracle，SQL Server等。
從以下幾個方面介紹如何使用Linux和Pyodbc進行高效數(shù)據(jù)交互
1.安裝Pyodbc
使用Pyodbc的之一步是安裝它。通過以下命令可以輕松地在Linux上進行安裝：
“`
$ sudo apt-get install python-pyodbc
“`
2.連接數(shù)據(jù)庫
對于大多數(shù)數(shù)據(jù)庫，可以像連接ODBC兼容數(shù)據(jù)庫一樣連接它們。下面是連接SQL Server數(shù)據(jù)庫的示例代碼：
“`
import pyodbc
server = ‘SQLSERVER’
database = ‘DATABASE_NAME’
username = ‘YOUR_USERNAME’
password = ‘YOUR_PASSWORD’
cnxn = pyodbc.connect(‘DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=’+server+’;DATABASE=’+database+’;UID=’+username+’;PWD=’+ password)
“`
這個示例中，我們使用ODBC Driver 17 for SQL Server作為數(shù)據(jù)庫驅(qū)動程序，可以根據(jù)您選擇的數(shù)據(jù)庫變化而變化。
3.查詢數(shù)據(jù)
一旦建立了與數(shù)據(jù)庫的連接，就可以使用SQL查詢語言進行查詢，如下所示：
“`
cursor = cnxn.cursor()
cursor.execute(“SELECT * FROM MyTable WHERE MyField = ?”, myValue)
row = cursor.fetchone()
while row:
print(row[0])
row = cursor.fetchone()
“`
4.輸入數(shù)據(jù)和批量提交
如果您需要將數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫中，可以使用以下代碼：
“`
cursor.execute(“INSERT INTO MyTable ( col1, col2 ) VALUES ( ?, ?)”, val1, val2)
cnxn.commit()
“`
這個示例中，我們使用了INSERT INTO語句將val1，val2插入表中。成功插入后，我們必須使用cnxn.commit()提交事務(wù)。
有時，需要同時插入多行數(shù)據(jù)。在這種情況下，Pyodbc允許將多個組值放到元組中，并將它們作為參數(shù)傳遞給execute（）方法，如下所示：
“`
valuelist = [(‘value1’, 1), (‘value2’, 2), (‘value3’, 3)]
cursor.executemany(“INSERT INTO MyTable ( col1, col2 ) VALUES ( ?, ?)”, valuelist)
cnxn.commit()
“`
在這個示例中，我們使用executemany（）方法，并傳遞了valuelist來插入多行。
5.關(guān)閉連接
使用完數(shù)據(jù)庫之后，應(yīng)該關(guān)閉連接以避免資源泄漏。關(guān)閉連接的方法是：
“`
cnxn.close()
“`
Linux是一個強大的操作系統(tǒng)，與大多數(shù)數(shù)據(jù)庫兼容，并且Python編程語言和庫在進行數(shù)據(jù)處理和分析方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。使用Pyodbc可以輕松地在Linux上進行高效的數(shù)據(jù)交互。在本文中，我們已經(jīng)介紹了如何連接數(shù)據(jù)庫，查詢數(shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)和批量提交等主要步驟。希望這篇文章對您有所幫助，讓您能夠更好地應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- python怎么連接sqlserver
python怎么連接sqlserver
我們說了算（
如果使用pyodbc，直接看2就可以了，可以略過1
1. Python連接mssql
ubuntu linux上兄梁啟
1.1
sudo apt-get install python
1.2 重啟終端
1.3
sudo apt-get –assume-yes update
sudo apt-get –assume-yes install freetds-dev freetds-bin
sudo apt-get –assume-yes install python-dev python-pip
sudo pip install pymssql
1.4
sudo vi /etc/freetds/freetds.conf
2.安裝羨如pyodbc
2.1 為了渣衫解決pyodbc.h:52:17: fatal error: sql.h: No such file or directory
sudo yum install unixODBC-devel.x86_64
然后：
sudo pip install pyodbc
2.2 安裝MSSQL native client
2.3
編寫Python程序：
import pyodbc
conn = pyodbc.connect(‘DRIVER={SQL Server Native Client 11.0};
SERVER=aaaa; UID=bbbb; PWD=ccc; DATABASE=ddd; Encrypt=yes;
TrustServerCertificate=no’);
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(“select count(distinct d) as cnt from ddddd6 where day_id=”)
row = cursor.fetchone()
while row:
print str(row)
關(guān)于linux pyodbc的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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網(wǎng)頁題目：使用Linux和Pyodbc實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)交互 (linux pyodbc)
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