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幾乎每個人都在使用SQL和Python，Python是用於數據分析、機器學習和網頁開發的全明星頂級語言，而SQL是數據庫的實際標準。如果將兩者結合會發生什麼呢？
實際上，兩者要結合在一起並不難。我們可以快速利用Python的動態特性，控制和構建SQL查詢。設置完成後，我們無需執行任何操作。
這兩種工具結合之後可謂是最強搭檔，自動化和效率都達到了新高度。
pyodbc
連接兩種技術的橋樑是pyodbc，該庫可以輕鬆訪問ODBC數據庫。
ODBC（開放數據庫連接的簡稱）是一種用於訪問數據庫的標準化應用程序編程接口（API），由90年代初的SQLAccess組開發。兼容的數據庫管理系統（DBMS）包括：
· IBM Db2
· MySQL
· Oracle
· MS Access
· MS SQL服務器
本文將使用MS SQL服務器。在多數情況下，該服務器可以直接轉移，與任何符合ODBC的數據庫都可一起使用。唯一需要更改的是連接設置。
連接
首先，要創建與SQL 服務器的連接，可以通過pyodbc.connect實現。在此函數中，還須傳遞連接字符串。此連接字符串必須指定DBMS驅動程序、服務器、要連接的特定數據庫以及連接設置。
因此，假設要連接到服務器UKXXX00123,45600和數據庫DB01，需要使用SQL Server Native Client 11.0。從內部連接使得連接被信任，無需輸入用戶名和密碼。
cnxn_str = ("Driver={SQLServer Native Client 11.0};"
"Server=UKXXX00123,45600;"
"Database=DB01;"
"Trusted_Connection=yes;")
現在，連接已初始化爲：
cnxn = pyodbc.connect（cnxn_str）
如果不通過受信任的連接訪問數據庫，則需要輸入通常用於通過SQLServer Management Studio（SSMS）訪問服務器的用戶名和密碼。例如，如果用戶名是JoeBloggs，而密碼是Password123，則應立即更改密碼。更改密碼之前，可以按照如下進行連接：
cnxn_str = ("Driver={SQLServer Native Client 11.0};"
"Server=UKXXX00123,45600;"
"Database=DB01;"
"UID=JoeBloggs;"
"PWD=Password123;")cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str)
現在我們已連接到數據庫，可以開始通過Python執行SQL查詢。
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執行查詢
SQL 服務器上運行的每個查詢都包含遊標初始化和查詢執行。如果要在服務器內部進行任何更改，還需要將這些更改提交到服務器。
先來初始化遊標：
cursor = cnxn.cursor()
現在，每當要執行查詢時，都要使用此遊標對象。
從名爲“customers”表中選擇前1000行：
cursor.execute("SELECTTOP(1000) * FROM customers")
執行該操作，但這發生在服務器內部，實際上什麼也沒有返回到Python。讓我們一起看看從SQL中提取的這些數據。
提取數據
要從SQL中提取數據到Python中，需要使用pandas。Pandas提供了一個非常方便的函數read_sql，該函數可以從SQL讀取數據。read_sql需要查詢和連接實例cnxn，如下所示：
data =pd.read_sql("SELECT TOP(1000) * FROM customers", cnxn)
這會返回到包含“customers”表中前1000行的數據框。
在SQL中變更數據
現在，如果要變更SQL中的數據，需要在原始的初始化連接後添加另一步，執行查詢過程。在SQL中執行查詢時，這些變更將保存在臨時存在的空格中，而不是直接對數據進行更改。
爲了讓變更永久生效，必須提交變更。連接firstName和lastName列，創建fullName列。
cursor = cnxn.cursor()# firstalter the table, adding a column
cursor.execute("ALTER TABLE customer " +
"ADD fullNameVARCHAR(20)")# now update that column to contain firstName
+ lastNamecursor.execute("UPDATEcustomer " +
"SET fullName = firstName + " " + lastName")
此時，fullName並不存在於數據庫中。必須提交這些變更，讓變更永久生效：
cnxn.commit()
下一步
一旦執行了需要執行的任何操作任務，就可以把數據提取到Python中，也可以將數據提取到Python中，在Python中進行操作。
無論採用哪種方法，一旦Python中有了數據，就可以做很多以前無法做到的事情。
也許需要執行一些日常報告，通常使用這些報告查詢SQL 服務器中的最新數據，計算基本統計信息，然後通過電子郵件發送結果。如何自動化這一過程呢？
# imports for SQL data part
import pyodbc
from datetime import datetime,timedelta
import pandas as pd
# imports forsending email
from email.mime.text importMIMEText
fromemail.mime.multipart importMIMEMultipart
import smtplib
date = datetime.today() -timedelta(days=7) # get the date 7 days ago
date = date.strftime("%Y-%m-%d") # convert to format yyyy-mm-dd
cnxn = pyodbc.connect(cnxn_str) # initialise connection (assume we havealready defined cnxn_str)
# build up ourquery string
query = ("SELECT *FROM customers "
f"WHERE joinDate > '{date}'")
# execute thequery and read to a dataframe in Python
data = pd.read_sql(query, cnxn)
del cnxn # close the connection
# make a fewcalculations
mean_payment = data['payment'].mean()
std_payment = data['payment'].std()
# get maxpayment and product details
max_vals = data[['product', 'payment']].sort_values(by=['payment'], ascending=False).iloc[0]
# write an emailmessage
txt = (f"Customerreporting for period {date} - {datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')}.\n\n"
f"Mean payment amounts received: {mean_payment}\n"
f"Standard deviation of payment amounts: {std_payments}\n"
f"Highest payment amount of {max_vals['payment']} "
f"received from {max_vals['product']} product.")
# we will built themessage using the email library and send using smtplib
msg =MIMEMultipart()
msg['Subject'] ="Automatedcustomer report" # set emailsubject
msg.attach(MIMEText(txt)) # add text contents
# we will sendvia outlook, first we initialise connection to mail server
smtp = smtplib.SMTP('smtp-mail.outlook.com', '587')
smtp.ehlo() # say hello to the server
smtp.starttls() # we will communicate using TLSencryption
# login to outlookserver, using generic email and password
smtp.login('[email protected]', 'Password123')
# send email to ourboss
smtp.sendmail('[email protected]', '[email protected]', msg.as_string())
# finally,disconnect from the mail server
smtp.quit()
至此，任務結束！運行此代碼快速提取前一週的數據，計算關鍵指標，並把摘要發送給老闆。
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通過簡單的步驟，我們瞭解瞭如何通過使用SQL和Python的集成來快速建立更高效、自動化的工作流程。不僅僅可以用來做本例中的事，它還有很多用途等你開發。
Python開闢了新路線，完成了以前僅使用SQL無法完成的操作。這對最強官配，實現了1+1大於2的效果。
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