python sql server 更新多个字段
时间: 2023-07-03 17:16:45 浏览: 72
你可以使用 UPDATE 语句来更新多个字段,例如:
```python
import pyodbc
# 建立连接
conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server};'
'Server=your_server_name;'
'Database=your_database_name;'
'Trusted_Connection=yes;')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 执行更新语句
cursor.execute('UPDATE your_table_name SET column1 = ?, column2 = ? WHERE id = ?',
('new_value1', 'new_value2', 1))
# 提交更改
conn.commit()
# 关闭连接
conn.close()
```
其中,`your_table_name` 是要更新的表名,`column1` 和 `column2` 是要更新的字段名,`new_value1` 和 `new_value2` 是要更新为的新值,`id=1` 是更新条件,表示只更新 `id` 等于 1 的记录。你可以根据实际情况修改这些参数。
相关问题
python sql结果导入excel
要将Python中的SQL查询结果导入Excel,可以使用xlwt库来生成Excel文件,并使用pymssql库连接SQL Server数据库执行查询语句。首先,需要使用pymssql库连接数据库并执行查询语句,将结果保存在一个列表中。然后,使用xlwt库创建一个新的Excel工作薄对象,并在其中创建一个新的工作表。接下来,循环将字段名称写入Excel的第一行,并将查询结果循环写入Excel的每个单元格中。最后,保存生成的Excel文件。
下面是一个示例代码,演示了如何将SQL查询结果导入Excel:
```python
import xlwt
import pymssql
def get_excel(data, field, file):
# 创建一个新的Excel工作薄对象
new = xlwt.Workbook(encoding='utf8')
# 创建一个新的工作表
sheet = new.add_sheet("QueryResult")
# 将字段名称循环写入Excel的第一行
for col in range(len(field)):
sheet.write(0, col, field\[col\])
# 将查询结果循环写入Excel的每个单元格中
for row in range(len(data)):
for col in range(len(field)):
sheet.write(row+1, col, data\[row\]\[col\])
# 保存生成的Excel文件
new.save(file)
# 连接数据库
conn = pymssql.connect(host='your_host', user='your_user', password='your_password', database='your_database', charset='cp936')
cur = conn.cursor()
# 执行查询语句
sql = 'SELECT * FROM your_table'
cur.execute(sql)
resList = cur.fetchall()
# 关闭数据库连接
conn.close()
# 导入查询结果到Excel
get_excel(resList, \['field1', 'field2', 'field3'\], 'result.xls')
```
在上面的示例代码中,需要将`your_host`、`your_user`、`your_password`、`your_database`和`your_table`替换为实际的数据库连接信息和查询语句。同时,可以根据实际情况修改字段名称和生成的Excel文件名。
请注意,这只是一个示例代码,具体的实现方式可能因数据库类型和库版本而有所不同。在实际使用时,建议根据具体情况进行调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python项目1:自动查询SQL后将多个结果导入Excel附件中发送邮件](https://blog.csdn.net/wjjzzg666/article/details/108663642)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [使用Python读取SQL Server并保存到Excel中](https://blog.csdn.net/qq_42317069/article/details/127751176)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
作为一个资深的py算法工程师,你需要对hivesql,clickhouse,mysql,sqlserver进行数据血缘分析解析得到输出表和字段级别映射,输出一套完整的python代码
以下是一个基本的 Python 代码示例,用于对 Hivesql、ClickHouse、MySQL 和 SQL Server 数据库进行数据血缘分析解析,并输出表和字段级别映射:
```
import sqlparse
import re
import pyodbc
import mysql.connector
from clickhouse_driver import Client
# 数据库连接配置
hiveserver2_host = 'localhost'
hiveserver2_port = 10000
clickhouse_host = 'localhost'
clickhouse_port = 9000
mysql_host = 'localhost'
mysql_port = 3306
mysql_user = 'root'
mysql_password = 'password'
mysql_database = 'test'
sqlserver_host = 'localhost'
sqlserver_port = 1433
sqlserver_user = 'sa'
sqlserver_password = 'password'
sqlserver_database = 'test'
# 数据库连接函数
def connect_to_hiveserver2():
conn = pyodbc.connect('DSN=hive;HOST={0};PORT={1}'.format(hiveserver2_host, hiveserver2_port), autocommit=True)
return conn.cursor()
def connect_to_clickhouse():
client = Client(host=clickhouse_host, port=clickhouse_port)
return client
def connect_to_mysql():
conn = mysql.connector.connect(host=mysql_host, port=mysql_port, user=mysql_user, password=mysql_password, database=mysql_database)
return conn.cursor()
def connect_to_sqlserver():
conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER={0},{1};DATABASE={2};UID={3};PWD={4}'.format(sqlserver_host, sqlserver_port, sqlserver_database, sqlserver_user, sqlserver_password))
return conn.cursor()
# 解析 SQL 语句函数
def parse_sql(sql):
parsed = sqlparse.parse(sql)
stmt = parsed[0]
return stmt.tokens
# 提取 SQL 语句中的表和字段函数
def extract_tables_fields(tokens):
tables = set()
fields = set()
for token in tokens:
if isinstance(token, sqlparse.sql.Identifier):
identifier = str(token)
if '.' in identifier:
table, field = identifier.split('.')
tables.add(table)
fields.add(field)
else:
fields.add(identifier)
elif isinstance(token, sqlparse.sql.IdentifierList):
for identifier in token.get_identifiers():
if '.' in str(identifier):
table, field = str(identifier).split('.')
tables.add(table)
fields.add(field)
else:
fields.add(str(identifier))
elif isinstance(token, sqlparse.sql.Where):
where_tokens = token.tokens
for where_token in where_tokens:
if isinstance(where_token, sqlparse.sql.Comparison):
left_token, right_token = where_token.tokens[0], where_token.tokens[2]
if isinstance(left_token, sqlparse.sql.Identifier):
identifier = str(left_token)
if '.' in identifier:
table, field = identifier.split('.')
tables.add(table)
fields.add(field)
else:
fields.add(identifier)
if isinstance(right_token, sqlparse.sql.Identifier):
identifier = str(right_token)
if '.' in identifier:
table, field = identifier.split('.')
tables.add(table)
fields.add(field)
else:
fields.add(identifier)
return tables, fields
# 建立表和字段映射关系函数
def build_mapping(tables, fields):
mapping = {}
for table in tables:
if '.' in table:
database, table_name = table.split('.')
else:
database = None
table_name = table
if database:
columns = get_columns_from_database(database, table_name)
else:
columns = get_columns_from_table(table_name)
for column in columns:
if column in fields:
mapping[table + '.' + column] = column
return mapping
# 从数据库获取表字段函数
def get_columns_from_database(database, table_name):
conn = pyodbc.connect('DRIVER={{ODBC Driver 17 for SQL Server}};SERVER={0},{1};DATABASE={2};UID={3};PWD={4}'.format(sqlserver_host, sqlserver_port, database, sqlserver_user, sqlserver_password))
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = N\'' + table_name + '\'')
columns = [column[0] for column in cursor.fetchall()]
return columns
# 从表获取表字段函数
def get_columns_from_table(table_name):
cursor = connect_to_mysql()
cursor.execute('SHOW COLUMNS FROM ' + table_name)
columns = [column[0] for column in cursor.fetchall()]
return columns
# 主函数
def main():
# Hivesql 数据库
hivesql = 'SELECT a.id, a.name, b.age FROM table1 a JOIN table2 b ON a.id = b.id WHERE a.id = 1'
hivesql_tokens = parse_sql(hivesql)
hivesql_tables, hivesql_fields = extract_tables_fields(hivesql_tokens)
hivesql_mapping = build_mapping(hivesql_tables, hivesql_fields)
print('Hivesql 数据血缘分析解析:')
print('表和字段映射关系:', hivesql_mapping)
# ClickHouse 数据库
clickhouse = 'SELECT id, name, age FROM table WHERE id = 1'
clickhouse_tokens = parse_sql(clickhouse)
clickhouse_tables, clickhouse_fields = extract_tables_fields(clickhouse_tokens)
clickhouse_mapping = build_mapping(clickhouse_tables, clickhouse_fields)
print('ClickHouse 数据血缘分析解析:')
print('表和字段映射关系:', clickhouse_mapping)
# MySQL 数据库
mysql = 'SELECT id, name, age FROM table WHERE id = 1'
mysql_tokens = parse_sql(mysql)
mysql_tables, mysql_fields = extract_tables_fields(mysql_tokens)
mysql_mapping = build_mapping(mysql_tables, mysql_fields)
print('MySQL 数据血缘分析解析:')
print('表和字段映射关系:', mysql_mapping)
# SQL Server 数据库
sqlserver = 'SELECT id, name, age FROM table WHERE id = 1'
sqlserver_tokens = parse_sql(sqlserver)
sqlserver_tables, sqlserver_fields = extract_tables_fields(sqlserver_tokens)
sqlserver_mapping = build_mapping(sqlserver_tables, sqlserver_fields)
print('SQL Server 数据血缘分析解析:')
print('表和字段映射关系:', sqlserver_mapping)
if __name__ == '__main__':
main()
```
以上代码示例仅为基本示例,实际应用中还需要考虑更多的情况,例如 SQL 方言的差异、数据库连接的异常处理、SQL 语句的优化等等。
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