1、連接數據庫
1）直接連接數據庫和創建一個遊標（cursor)
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass')
cursor = cnxn.cursor()2）使用DSN連接。通常DSN連接並不需要密碼，還是需要提供一個PSW的關鍵字。
cnxn = pyodbc.connect('DSN=test;PWD=password')
cursor = cnxn.cursor()
關於連接函數還有更多的選項，可以在pyodbc文檔中的 connect funtion 和 ConnectionStrings查看更多的細節
2、數據查詢（SQL語句爲 select ...from..where）
1）所有的SQL語句都用cursor.execute函數運行。如果語句返回行，比如一個查詢語句返回的行，你可以通過遊標的fetch函數來獲取數據，這些函數有（fetchone,fetchall,fetchmany）.如果返回空行，fetchone函數將返回None,而fetchall和fetchmany將返回一個空列。
cursor.execute("select user_id, user_name from users")
row = cursor.fetchone()
if row:
print row
2）Row這個類，類似於一個元組，但是他們也可以通過字段名進行訪問。
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cursor.execute("select user_id, user_name from users")
row = cursor.fetchone()
print 'name:', row[1] # access by column index
print 'name:', row.user_name # or access by name |
3）如果所有的行都被檢索完，那麼fetchone將返回None.
while 1:
row = cursor.fetchone()
if not row:
break
print 'id:', row.user_id
4)使用fetchall函數時，將返回所有剩下的行，如果是空行，那麼將返回一個空列。（如果有很多行，這樣做的話將會佔用很多內存。未讀取的行將會被壓縮存放在數據庫引擎中，然後由數據庫服務器分批發送。一次只讀取你需要的行，將會大大節省內存空間）
cursor.execute("select user_id, user_name from users")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print row.user_id, row.user_name
5）如果你打算一次讀完所有數據，那麼你可以使用cursor本身。
cursor.execute("select user_id, user_name from users"):
for row in cursor:
print row.user_id, row.user_name
6）由於cursor.execute返回一個cursor，所以你可以把上面的語句簡化成：
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for row in cursor.execute("select user_id, user_name from users"):
print row.user_id, row.user_name
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7）有很多SQL語句用單行來寫並不是很方便，所以你也可以使用三引號的字符串來寫：
cursor.execute("""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < '2001-01-01'
and bill_overdue = 'y'
""")
3、參數
1）ODBC支持在SQL語句中使用一個問號來作爲參數。你可以在SQL語句後面加上值，用來傳遞給SQL語句中的問號。
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cursor.execute("""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
""", '2001-01-01', 'y')
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這樣做比直接把值寫在SQL語句中更加安全，這是因爲每個參數傳遞給數據庫都是單獨進行的。如果你使用不同的參數而運行同樣的SQL語句，這樣做也更加效率。
3）python DB API明確說明多參數時可以使用一個序列來傳遞。pyodbc同樣支持：
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cursor.execute("""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
""", ['2001-01-01', 'y'])
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cursor.execute("select count(*) as user_count from users where age > ?", 21)
row = cursor.fetchone()
print '%d users' % row.user_count
4、數據插入
1）數據插入，把SQL插入語句傳遞給cursor的execute函數，可以伴隨任何需要的參數。
cursor.execute("insert into products(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')")
cnxn.commit()
cursor.execute("insert into products(id, name) values (?, ?)", 'pyodbc', 'awesome library')
cnxn.commit()
注意調用cnxn.commit()函數：你必須調用commit函數，否者你對數據庫的所有操作將會失效！當斷開連接時，所有懸掛的修改將會被重置。這很容易導致出錯，所以你必須記得調用commit函數。
5、數據修改和刪除
1）數據修改和刪除也是跟上面的操作一樣，把SQL語句傳遞給execute函數。但是我們常常想知道數據修改和刪除時，到底影響了多少條記錄，這個時候你可以使用cursor.rowcount的返回值。
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cursor.execute("delete from products where id <> ?", 'pyodbc')
print cursor.rowcount, 'products deleted'
cnxn.commit()
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2）由於execute函數總是返回cursor，所以有時候你也可以看到像這樣的語句：（注意rowcount放在最後面）
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deleted = cursor.execute("delete from products where id <> 'pyodbc'").rowcount
cnxn.commit()
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同樣要注意調用cnxn.commit()函數
6、小竅門
1）由於使用單引號的SQL語句是有效的，那麼雙引號也同樣是有效的：
2）假如你使用的是三引號，那麼你也可以這樣使用：
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deleted = cursor.execute("""
delete
from products
where id <> 'pyodbc'
""").rowcount
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3）有些數據庫（比如SQL Server）在計數時並沒有產生列名，這種情況下，你想訪問數據就必須使用下標。當然你也可以使用“as”關鍵字來取個列名（下面SQL語句的“as name-count”）
row = cursor.execute("select count(*) as user_count from users").fetchone()
print '%s users' % row.user_count
4）假如你只是需要一個值，那麼你可以在同一個行局中使用fetch函數來獲取行和第一個列的所有數據。
count = cursor.execute("select count(*) from users").fetchone()[0]
print '%s users' % count
如果列爲空，將會導致該語句不能運行。fetchone()函數返回None，而你將會獲取一個錯誤:NoneType不支持下標。如果有一個默認值，你能常常使用ISNULL,或者在SQL數據庫直接合並NULLs來覆蓋掉默認值。
maxid = cursor.execute("select coalesce(max(id), 0) from users").fetchone()[0]在這個例子裏面，如果max(id)返回NULL，coalesce(max(id),0)將導致查詢的值爲0。