筆者在工作中經(jīng)常要使用SQL，其不乏存在惱人的細(xì)微差異和種種限制，但說(shuō)到底，它是數(shù)據(jù)行業(yè)的基石。因此，對(duì)于每一位數(shù)據(jù)領(lǐng)域的工作者，SQL都是不可或缺的。精通SQL意義非凡。

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SQL是很不錯(cuò)，但怎么能僅滿足于“不錯(cuò)”呢?為什么不進(jìn)一步操作SQL呢?

陳述性語(yǔ)句會(huì)誘發(fā)SQL限制的發(fā)生，就是說(shuō)，向SQL尋求數(shù)據(jù)，SQL會(huì)在特定數(shù)據(jù)庫(kù)找尋并反饋。對(duì)于許多數(shù)據(jù)提取或簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)操作任務(wù)來(lái)說(shuō)，這已經(jīng)足夠了。

但如果有更多需求怎么辦?

本文將為你展示如何操作。

從基礎(chǔ)開始

import pyodbc 
from datetime import datetime 
classSql: 
    def__init__(self,  database, server="XXVIR00012,55000"): 
        # here we are  telling python what to connect to (our SQL Server) 
        self.cnxn = pyodbc.connect("Driver={SQL  Server Native Client 11.0};" 
                                   "Server="+server+";" 
                                   "Database="+database+";" 
                                   "Trusted_Connection=yes;") 
        # initialise  query attribute 
        self.query ="--  {}\n\n-- Made in Python".format(datetime.now() 
                                                          .strftime("%d/%m/%Y")) 

這個(gè)代碼就是操作MS SQL服務(wù)器的基礎(chǔ)。只要編寫好這個(gè)代碼，通過(guò)Python 連接到SQL 僅需:

sql = Sql('database123') 

很簡(jiǎn)單對(duì)么?同時(shí)發(fā)生了幾件事，下面將對(duì)此代碼進(jìn)行剖析。class Sql:

首先要注意，這個(gè)代碼包含在一個(gè)類中。筆者發(fā)現(xiàn)這是合乎邏輯的，因?yàn)樵诖烁袷街?，已?jīng)對(duì)此特定數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了增添或移除進(jìn)程。若見其工作過(guò)程，思路便能更加清晰。

初始化類:

def __init__(self, database,server="XXVIR00012,55000"): 

因?yàn)楣P者和同事幾乎總是連接到相同的服務(wù)器，所以筆者將這個(gè)通用瀏覽器的名稱設(shè)為默認(rèn)參數(shù)server。

在“Connect to Server”對(duì)話框或者M(jìn)S SQL Server Management Studio的視窗頂端可以找到服務(wù)器的名稱：

下一步，連接SQL:

self.cnxn =pyodbc.connect("Driver={SQL Server Native Client 11.0};" 
                          "Server="+self.server+";" 
                          "Database="+self.database+";" 
                          "Trusted_Connection=yes;") 

pyodbc 模塊，使得這一步驟異常簡(jiǎn)單。只需將連接字符串過(guò)渡到 pyodbc.connect(...) 函數(shù)即可，點(diǎn)擊以了解詳情here。

最后，筆者通常會(huì)在 Sql 類中編寫一個(gè)查詢字符串，sql類會(huì)隨每個(gè)傳遞給類的查詢而更新:

self.query = "-- {}\n\n--Made in Python".format(datetime.now() 
                                             .strftime("%d/%m/%Y")) 

這樣便于記錄代碼，同時(shí)也使輸出更為可讀，讓他人讀起來(lái)更舒服。

請(qǐng)注意在下列的代碼片段中，筆者將不再更新代碼中的self.query 部分。

組塊

一些重要函數(shù)非常有用，筆者幾乎每天都會(huì)使用。這些函數(shù)都側(cè)重于將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中傳入或傳出。

以下圖文件目錄為始:

對(duì)于當(dāng)前此項(xiàng)目，需要:

• 將文件導(dǎo)入SQL
• 將其合并到單一表格內(nèi)
• 根據(jù)列中類別靈活創(chuàng)建多個(gè)表格

SQL類不斷被充實(shí)后，后續(xù)會(huì)容易很多:

import sys 
sys.path.insert(0, r'C:\\User\medium\pysqlplus\lib') 
import os 
from data importSql 
sql =Sql('database123')  # initialise the Sql object 
directory =r'C:\\User\medium\data\\'  # this is where our generic data is  stored 
file_list = os.listdir(directory)  # get a list of all files 
for file in  file_list:  # loop to import  files to sql 
    df = pd.read_csv(directory+file)  # read file to dataframe 
    sql.push_dataframe(df, file[:-4]) 
# now we  convert our file_list names into the table names we have imported to SQL 
table_names = [x[:-4] for x in file_list] 
sql.union(table_names, 'generic_jan')  # union our files into one new table  called 'generic_jan' 
sql.drop(table_names)  # drop our original tables as we now  have full table 
# get list of  categories in colX, eg ['hr', 'finance', 'tech', 'c_suite'] 
sets =list(sql.manual("SELECT  colX AS 'category' FROM generic_jan GROUP BY colX", response=True)['category']) 
for category in sets: 
    sql.manual("SELECT *  INTO generic_jan_"+category+" FROM  generic_jan WHERE colX = '"+category+"'") 

從頭開始。

入棧數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

defpush_dataframe(self, data,  table="raw_data", batchsize=500): 
    # create execution cursor 
    cursor = self.cnxn.cursor() 
    # activate fast execute 
    cursor.fast_executemany =True 
    # create create table statement 
    query ="CREATE  TABLE ["+ table +"] (\n" 
    # iterate through each column to be  included in create table statement 
    for i inrange(len(list(data))): 
        query +="\t[{}]  varchar(255)".format(list(data)[i])  # add column (everything is varchar  for now) 
        # append correct  connection/end statement code 
        if i !=len(list(data))-1: 
            query +=",\n" 
        else: 
            query +="\n);" 
    cursor.execute(query)  # execute the create table statement 
    self.cnxn.commit()  # commit changes 
    # append query to our SQL code logger 
    self.query += ("\n\n--  create table\n"+ query) 
    # insert the data in batches 
    query = ("INSERT  INTO [{}] ({})\n".format(table, 
                                               '['+'], ['  # get columns 
                                               .join(list(data)) +']') + 
             "VALUES\n(?{})".format(",  ?"*(len(list(data))-1))) 
    # insert data into target table in  batches of 'batchsize' 
    for i inrange(0, len(data), batchsize): 
        if i+batchsize >len(data): 
            batch = data[i: len(data)].values.tolist() 
        else: 
            batch = data[i: i+batchsize].values.tolist() 
        # execute batch  insert 
        cursor.executemany(query, batch) 
        # commit insert  to SQL Server 
        self.cnxn.commit() 

此函數(shù)包含在SQL類中，能輕松將Pandas dataframe插入SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。

其在需要上傳大量文件時(shí)非常有用。然而，Python能將數(shù)據(jù)插入到SQL的真正原因在于其靈活性。

要橫跨一打Excel工作簿才能在SQL中插入特定標(biāo)簽真的很糟心。但有Python在，小菜一碟。如今已經(jīng)構(gòu)建起了一個(gè)可以使用Python讀取標(biāo)簽的函數(shù)，還能將標(biāo)簽插入到SQL中。

Manual(函數(shù))

defmanual(self, query,  response=False): 
    cursor = self.cnxn.cursor()  # create execution cursor 
    if response: 
        returnread_sql(query,  self.cnxn)  # get sql query  output to dataframe 
    try: 
        cursor.execute(query)  # execute 
    except pyodbc.ProgrammingErroras error: 
        print("Warning:\n{}".format(error))  # print error as a warning 
    self.cnxn.commit()  # commit query to SQL Server 
    return"Query  complete." 

此函數(shù)實(shí)際上應(yīng)用在union 和 drop 函數(shù)中。僅能使處理SQL代碼變得盡可能簡(jiǎn)單。

response參數(shù)能將查詢輸出解壓到DataFrame。generic_jan 表中的colX ，可供摘錄所有獨(dú)特值，操作如下:

sets =list(sql.manual("SELECT colX AS 'category' FROM generic_jan GROUP BYcolX", response=True)['category']) 

Union(函數(shù))

構(gòu)建 了manual 函數(shù),創(chuàng)建 union 函數(shù)就簡(jiǎn)單了:

defunion(self,  table_list, name="union", join="UNION"): 
    # initialise the query 
    query ="SELECT *  INTO ["+name+"] FROM (\n" 
    # build the SQL query 
    query +=f'\n{join}\n'.join( 
                        [f'SELECT [{x}].* FROM [{x}]'for x in table_list] 
                        ) 
    query +=")  x"  # add end of  query 
    self.manual(query, fast=True)  # fast execute 

創(chuàng)建 union 函數(shù)只不過(guò)是在循環(huán)參考 table_list提出的表名，從而為給定的表名構(gòu)建 UNION函數(shù)查詢。然后用self.manual(query)處理。

Drop(函數(shù))

上傳大量表到SQL服務(wù)器是可行的。雖然可行，但會(huì)使數(shù)據(jù)庫(kù)迅速過(guò)載。 為解決這一問題，需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)drop函數(shù):

defdrop(self,  tables): 
    # check if single or list 
    ifisinstance(tables, str): 
        # if single  string, convert to single item in list for for-loop 
        tables = [tables] 
    for table in tables: 
        # check for  pre-existing table and delete if present 
        query = ("IF  OBJECT_ID ('["+table+"]', 'U')  IS NOT NULL " 
                 "DROP TABLE  ["+table+"]") 
        self.manual(query)  # execute 

view rawpysqlplus_drop_short.py hosted with ❤ by GitHub

點(diǎn)擊

https://gist.github.com/jamescalam/b316c1714c30986fff58c22b00395cc0

得全圖

同樣，此函數(shù)也由于 manual 函數(shù)極為簡(jiǎn)單。操作者可選擇輸入字符到tables ，刪除單個(gè)表，或者向tables提供一列表名，刪除多個(gè)表。

當(dāng)這些非常簡(jiǎn)單的函數(shù)結(jié)合在一起時(shí)，便可以利用Python的優(yōu)勢(shì)極大豐富SQL的功能。

筆者本人幾乎天天使用此法，其簡(jiǎn)單且十分有效。

希望能夠幫助其他用戶找到將Python并入其SQL路徑的方法，感謝閱讀!