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夏日创意竞赛

在编程世界中，Python与SQL Server的交互呈现出多种姿态，各式库与模块为我们提供了丰富的选择。下面将为您展示25个代码片段，演示了如何实现Python与SQL Server之间的连接、查询、插入、更新和删除等一系列操作。在这个编程的交响乐中，让我们一同探索Python与SQL Server的精彩和奇妙。

首先，让我们打开编程的大门，使用 pyodbc 库与SQL Server建立起桥梁。代码如下：

python

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import pyodbc

conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};Server=server_name;Database=database_name;UID=username;PWD=password')

cursor = conn.cursor()

与SQL Server建立了桥梁，我们可以迈出第一步，探索数据库的内部结构。

下面的代码示例将列出所有表的名字：

python

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cursor.execute("SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_TYPE='BASE TABLE'")

tables = cursor.fetchall()

for table in tables:

print(table.TABLE_NAME)

紧接着，让我们探索表内部的秘密，下面的代码示例将会列出指定表中的所有列名：

python

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cursor.execute("SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME='table_name'")

columns = cursor.fetchall()

for column in columns:

print(column.COLUMN_NAME)

数据的探索还在继续，下面这段代码将带我们进入查询的领域，将表中的数据一一呈现在眼前：

python

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cursor.execute("SELECT * FROM table_name")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

当然，查询的路途上有时需要携带参数，下面这段代码将引导我们学会带参数的查询方式：

python

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param = 'example'

cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE column_name=?"

, param)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

接下来，我们将涉足数据的更改，首先是插入新的记录。下面这段代码向我们展示了如何在表中插入新的数据：

python

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cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?

, ?)", value1, value2)

conn.commit()

数据的更新同样重要，下面这段代码将教会我们如何进行数据的更新操作：

python

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cursor.execute("UPDATE table_name SET column1=? WHERE column2=?", new_value, condition_value)

conn.commit()

有时，数据的清除也是必要的，下面这段代码将指引我们进行数据的删除操作：

python

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cursor.execute("DELETE FROM table_name WHERE column1=?

AND column2=?", value1, value2)

conn.commit()

除了单一操作外，事务也能在数据的批量处理中发挥重要作用。下面这段代码将为我们展示如何使用事务进行多条记录的插入：

python

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data = [('value1', 'value2'), ('value3', 'value4')]

cursor.execute("BEGIN TRANSACTION")

try:

for row in data:

cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?

, ?)", row)

conn.commit()

print("插入成功")

except:

conn.rollback()

print("插入失败")

在编程世界中，表的创造与毁灭同样是必要的技能。下面的代码将展示如何新建一张表：

python

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cursor.execute("CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype)")

conn.commit()

而如果需要删除某张表，下面的代码则会告诉我们如何消除它：

python

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cursor.execute("DROP TABLE table_name")

conn.commit()

在编程的舞台上，有时一系列操作需要在同一个事务中完成。

下面这段代码将展示如何在一个事务中执行多个操作：

python

Copy code

cursor.execute("BEGIN TRANSACTION")

try:

# 执行多个SQL语句

# ...

conn.commit()

print("操作成功")

except:

conn.rollback()

print("操作失败")

除了基础操作外，存储过程也是SQL Server的一项强大功能。

下面这段代码将教会我们如何执行存储过程：

python

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cursor.execute("{CALL stored_procedure_name}")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

在探索数据的过程中，我们常常需要了解查询结果的列名。下面这段代码将引导我们获取查询结果的列名：

python

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columns = [column[0] for column in cursor.description]

print(columns)

对于习惯使用DataFrame的开发者，下面这段代码将展示如何使用pandas库将查询结果转换为DataFrame：

python

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import pandas as pd

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", conn)

print(df)

条件查询是数据探索中的重要环节之一，下面这段代码将展示如何使用WHERE子句进行条件查询：

python

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param = 'example'

cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE column_name=?"

, param)

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

在数据呈现的过程中，排序也是常见需求之一。下面这段代码将告诉我们如何使用ORDER BY对结果进行升序排序：

python

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cursor.execute("SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name ASC")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

为了控制数据量，我们可以使用LIMIT对查询结果进行数量限制。

下面这段代码将教会我们如何限制查询结果的数量：

python

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cursor.execute("SELECT * FROM table_name LIMIT 10")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

在复杂的数据关系中，表的连接查询是不可或缺的。

下面这段代码将展示如何使用JOIN进行表的连接查询：

python

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cursor.execute("SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2

ON table1.column=table2.column")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

sql

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数据的分组与聚合分析也是数据分析的关键环节之一。

下面这段代码将引导我们使用`GROUP BY`进行分组查询：

```python

cursor.execute("SELECT column, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

在分组的基础上，我们可以使用HAVING进行进一步的条件筛选。

下面这段代码将告诉我们如何使用HAVING筛选分组后的数据：

python

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cursor.execute("SELECT column, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column HAVING COUNT(*) > 10")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

当然，聚合函数也是数据分析中的得力助手。

下面这段代码将教会我们如何使用SUM、AVG、MIN、MAX等聚合函数：

python

Copy code

cursor.execute("SELECT SUM(column), AVG(column), MIN(column), MAX(column) FROM table_name")

rows = cursor.fetchall()

for row in rows:

print(row)

在编程的世界中，异常也是不可避免的存在。

下面这段代码将展示如何处理异常错误，保证程序的稳定运行：

python

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try:

# 执行SQL语句

# ...

except Exception as e:

print("发生错误：", e)

最终，当我们的交互与探索结束时，需要做好收尾工作。下面这段代码将告诉我们如何关闭游标和数据库连接，释放资源：

python

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cursor.close()

conn.close()

总之，在Python与SQL Server的交互中，不仅有技术的堆砌，更有艺术的创作。