Recupera dati con mssql-python

Il driver mssql-python offre diversi metodi di recupero, schemi di accesso alle righe e funzionalità di navigazione del cursore per recuperare i risultati delle query.

Metodi di recupero

Dopo aver eseguito una query SELECT, usa metodi fetch per recuperare i risultati.

Fetchone()

Restituisce una singola riga o None , se non ne sono disponibili altre righe:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product")

row = cursor.fetchone()
while row:
    print(f"{row.ProductID}: {row.Name} - ${row.ListPrice}")
    row = cursor.fetchone()

Fetchmany()

Restituisce una lista di righe. cursor.arraysize Controlla la dimensione predefinita del lotto (predefinita: 1):

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
cursor.arraysize = 100  # Fetch 100 rows at a time

while True:
    rows = cursor.fetchmany()
    if not rows:
        break
    for row in rows:
        print(row.Name)

Puoi anche specificare direttamente la dimensione:

rows = cursor.fetchmany(50)  # Fetch up to 50 rows

fetchall()

Restituisce tutte le righe rimanenti come una lista:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product WHERE Color = 'Black'")
rows = cursor.fetchall()

print(f"Found {len(rows)} products")
for row in rows:
    print(row.Name)

Fetchval()

Restituisce la prima colonna della prima riga, utile per le query scalari.

count = cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM Production.Product").fetchval()
print(f"Total products: {count}")

max_price = cursor.execute("SELECT MAX(ListPrice) FROM Production.Product").fetchval()
print(f"Highest price: ${max_price}")

Modelli di accesso alle righe

La Row classe supporta molteplici schemi di accesso.

Accesso all'indice

Accedi alle colonne per posizione (basata su zero):

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

product_id = row[0]
name = row[1]
price = row[2]

Accesso agli attributi

Accedi alle colonne per nome:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

product_id = row.ProductID
name = row.Name
price = row.ListPrice

Nomi delle colonne in minuscolo

Abilita i nomi degli attributi minuscoli a livello globale:

import mssql_python

settings = mssql_python.get_settings()
settings.lowercase = True

cursor.execute("SELECT ProductID, Name FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()
print(row.productid, row.name)  # Lowercase access
settings.lowercase = False  # Restore default

Iterazione

Le righe supportano l'iterazione sui valori:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")
row = cursor.fetchone()

for value in row:
    print(value)

Iterazione del cursore

Scorri direttamente il cursore per elaborare le righe:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")

for row in cursor:
    print(row.Name)

Questo schema equivale a chiamare fetchone() ripetutamente.

Metadati delle colonne

Accedi alle informazioni sulle colonne attraverso cursor.description:

cursor.execute("SELECT ProductID, Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductID < 5")

for col in cursor.description:
    name, type_code, display_size, internal_size, precision, scale, null_ok = col
    print(f"Column: {name}, Type: {type_code}, Nullable: {null_ok}")

Numero di righe

L'attributo cursor.rowcount indica:

• Per SELECT: restituisce -1 dopo execute() finché non inizia il recupero. Una volta avviato il recupero, indica il numero cumulativo di righe recuperate fino a quel momento.
• Per INSERT/UPDATE/DELETE: Numero di righe interessate.

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
print(f"Rows returned: {cursor.rowcount}")

cursor.execute("CREATE TABLE #PriceUpd (Name NVARCHAR(50), Price DECIMAL(10,2), CategoryID INT)")
cursor.execute("INSERT INTO #PriceUpd VALUES ('A',10,1),('B',20,1),('C',30,2)")
cursor.execute("UPDATE #PriceUpd SET Price = Price * 1.1 WHERE CategoryID = 1")
print(f"Rows updated: {cursor.rowcount}")

Navigazione con cursore

skip()

Salta le file senza doverle prendere:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product ORDER BY ProductID")
cursor.skip(10)  # Skip first 10 rows
row = cursor.fetchone()  # Returns 11th row

scroll()

Sposta la posizione del cursore in avanti:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product ORDER BY ProductID")

# Move forward 5 rows from current position
cursor.scroll(5, mode='relative')

row = cursor.fetchone()

Numero di riga

Traccia la posizione attuale:

cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")

print(f"Initial position: {cursor.rownumber}")  # -1 (before first fetch)

row = cursor.fetchone()
print(f"After fetchone: {cursor.rownumber}")    # 0 (first row fetched)

Più set di risultati

Utilizzare nextset() per elaborare più set di risultati:

cursor.execute("""
    SELECT * FROM Production.Product WHERE Color = 'Black';
    SELECT * FROM Production.ProductCategory;
    SELECT COUNT(*) FROM Production.Product;
""")

# First result set
products = cursor.fetchall()
print(f"Products: {len(products)}")

# Move to second result set
if cursor.nextset():
    categories = cursor.fetchall()
    print(f"Categories: {len(categories)}")

# Move to third result set
if cursor.nextset():
    count = cursor.fetchval()
    print(f"Total count: {count}")

Grandi insiemi di risultati

Per grandi set di risultati, elaborare le righe in batch per gestire la memoria:

def process_batch(rows):
    # Example: print each row. Replace with your own logic.
    for row in rows:
        print(row)

cursor.execute("SELECT * FROM LargeTable")
cursor.arraysize = 1000

while True:
    rows = cursor.fetchmany()
    if not rows:
        break

    process_batch(rows)
    print(f"Processed {cursor.rownumber} rows so far")

Gestori di contesto

Usa i gestori di contesto per la pulizia automatica delle risorse:

with mssql_python.connect(connection_string) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT * FROM Production.Product")
        for row in cursor:
            print(row.Name)
# Cursor and connection closed automatically

Procedure consigliate

• Usalo fetchmany() per risultati grandi per evitare di caricare tutto in memoria.
• Chiudi i cursori quando è finito per liberare le risorse del server.
• Usa i nomi delle colonne (accesso agli attributi) per un codice più leggibile.
• Controlla rowcount dopo le istruzioni di modifica dei dati.
• Gestire esplicitamente i valori None quando le colonne sono nullabili.

Contenuti correlati

• Esecuzione delle query
• Mapping dei tipi di dati
• Convertitori di tipo personalizzato
• Gestione del cursore