SQLAlchemy查询SQL SERVER TABLE获取表的列名
时间: 2024-01-04 14:02:48 浏览: 24
在SQLAlchemy中,你可以使用`inspect()`方法获取一个表的元数据,包括列名。下面是一个示例代码:
```python
from sqlalchemy import create_engine, inspect
engine = create_engine("mssql+pyodbc://username:password@server/database")
insp = inspect(engine)
columns = insp.get_columns('table_name')
column_names = [column['name'] for column in columns]
print(column_names)
```
其中,`engine`是SQLAlchemy连接到SQL Server数据库的引擎,`insp`是通过引擎获取的`Inspector`对象,`table_name`是要查询的表名,`columns`是获取到的元数据信息,`column_names`是从元数据中提取出的列名列表。
相关问题
sqlalchemy连接sqlserver查询表并返回给PANDAS DATAFRAME
好的,以下是一个示例代码,可以使用SQLAlchemy连接SQL Server,并将查询结果返回给Pandas DataFrame:
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mssql+pymssql://user:password@server/database')
# 构建SQL查询语句
sql_query = "SELECT * FROM your_table_name"
# 使用Pandas的read_sql_query函数执行查询,并将结果存储到DataFrame中
df = pd.read_sql_query(sql_query, engine)
# 输出DataFrame
print(df)
```
其中,需要将 `user`、`password`、`server`、`database` 替换为实际的数据库连接信息,将 `your_table_name` 替换为实际的表名。
sqlalchemy创建SQL Server 的表
要使用SQLAlchemy创建SQL Server的表,你需要安装相应的驱动程序。在安装了驱动程序之后,你可以使用SQLAlchemy的DDL(Data Definition Language)来定义和创建表。下面是一个简单的例子:
```python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
# 创建连接
engine = create_engine('mssql+pyodbc://username:password@server/database?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server')
# 创建会话
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 基础模型
Base = declarative_base()
# 定义表
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
# 创建表
Base.metadata.create_all(engine)
```
在这个例子中,我们首先创建了一个连接,然后创建了一个会话。接着,我们定义了一个基础模型,并创建了一个名为“users”的表。最后,我们使用`Base.metadata.create_all(engine)`来创建表。
请注意,这只是一个简单的例子。在实际使用中,你可能需要添加更多的列和约束,以及使用更复杂的模型。此外,你还需要了解SQLAlchemy的其他功能,例如查询和过滤数据。