用 mssql-python 执行查询

mssql-python驱动为SQL查询执行、参数化查询、批处理和预备语句提供了光标方法。

基本查询执行

使用游标的 execute() 方法运行 SQL 语句：

import mssql_python

conn = mssql_python.connect(connection_string)
cursor = conn.cursor()

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

for row in rows:
    print(row.Name, row.ListPrice)

cursor.close()
conn.close()

参数化查询

始终使用参数化查询来防止 SQL 注入。 驱动程序的默认参数样式是 pyformat （命名占位符），但它也支持 qmark （位置占位符）。 对 ODBC {CALL} 转义序列使用 qmark。

Pyformat 风格（默认）

使用带 %(name)s 语法的命名占位符并传递词典：

cursor.execute(
    "SELECT Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE Color = %(color)s AND ListPrice > %(price)s",
    {"color": "Black", "price": 10.00}
)

Qmark 风格

使用带有 ? 的位置占位符，并传递元组或列表：

cursor.execute(
    "SELECT Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductSubcategoryID = ? AND ListPrice > ?",
    (1, 10.00)
)

驱动程序会根据你的SQL查询和参数类型自动检测参数样式。

INSERT、UPDATE、DELETE操作

对于数据修改语句，应使用参数化查询并提交事务：

cursor.execute("CREATE TABLE #ExecDemo (Name NVARCHAR(50), CategoryID INT, Price DECIMAL(10,2))")
cursor.execute(
    "INSERT INTO #ExecDemo (Name, CategoryID, Price) VALUES (%(name)s, %(category)s, %(price)s)",
    {"name": "New Product", "category": 1, "price": 19.99}
)
conn.commit()

print(f"Rows affected: {cursor.rowcount}")

使用 executemany() 进行批量执行

使用 executemany() 高效地插入多行。 驱动程序采用列级参数绑定以实现高性能：

products = [
    {"name": "Product A", "category": 1, "price": 10.00},
    {"name": "Product B", "category": 1, "price": 15.00},
    {"name": "Product C", "category": 2, "price": 20.00},
]

cursor.execute("CREATE TABLE #BatchDemo (Name NVARCHAR(50), CategoryID INT, Price DECIMAL(10,2))")
cursor.executemany(
    "INSERT INTO #BatchDemo (Name, CategoryID, Price) VALUES (%(name)s, %(category)s, %(price)s)",
    products
)
conn.commit()

print(f"Rows inserted: {cursor.rowcount}")

采用 QMARK 风格：

products = [
    ("Product A", 1, 10.00),
    ("Product B", 1, 15.00),
    ("Product C", 2, 20.00),
]

cursor.execute("CREATE TABLE #QmarkDemo (Name NVARCHAR(50), CategoryID INT, Price DECIMAL(10,2))")
cursor.executemany(
    "INSERT INTO #QmarkDemo (Name, CategoryID, Price) VALUES (?, ?, ?)",
    products
)
conn.commit()

多语句批量执行

在连接上使用 batch_execute() ，在一次调用中执行多个不同的语句：

results, cursor = conn.batch_execute(
    [
        "CREATE TABLE #BatchExec (Name NVARCHAR(50), CategoryID INT)",
        "INSERT INTO #BatchExec (Name, CategoryID) VALUES (%(name)s, %(cat)s)",
        "SELECT COUNT(*) FROM #BatchExec"
    ],
    [
        None,                                 # No params for CREATE
        {"name": "New Item", "cat": 1},       # Params for INSERT
        None                                  # No params for SELECT
    ]
)

print(f"CREATE result: {results[0]}")
print(f"INSERT affected: {results[1]} rows")
print(f"Row count: {results[2][0][0]}")

预定义语句

驱动程序默认准备查询（use_prepare=True）。 当你在同一光标上多次执行同一个SQL字符串时，驱动会自动在后续调用中重复使用已准备好的语句：

# First execution prepares the statement
cursor.execute(
    "SELECT Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductSubcategoryID = %(subcategory_id)s",
    {"subcategory_id": 1},
)
rows1 = cursor.fetchall()

# Same SQL string on same cursor → driver reuses the prepared plan
cursor.execute(
    "SELECT Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductSubcategoryID = %(subcategory_id)s",
    {"subcategory_id": 2},
)
rows2 = cursor.fetchall()

跳过准备，改用直接执行：

cursor.execute(
    "SELECT Name, ListPrice FROM Production.Product WHERE ProductSubcategoryID = 1",
    use_prepare=False  # Uses SQLExecDirectW instead of SQLPrepareW
)

连接级执行

对于简单的一次性查询，直接对连接使用 execute() ：

# Creates cursor, executes, and returns cursor
cursor = conn.execute("SELECT TOP 10 Name, ListPrice FROM Production.Product")
rows = cursor.fetchall()
cursor.close()

存储过程

通过使用 EXECUTE 或 ODBC {CALL} 转义语法调用存储过程。 有关输出参数、多结果集和事务模式的信息，请参见 存储过程。

cursor.execute(
    "EXECUTE dbo.uspGetManagerEmployees @BusinessEntityID = %(business_entity_id)s",
    {"business_entity_id": 16}
)
rows = cursor.fetchall()

设置输入大小

用于 setinputsizes() 显式声明参数类型，这可以提升批处理操作的性能：

cursor.setinputsizes([
    (mssql_python.SQL_WVARCHAR, 50, 0),   # NVARCHAR(50)
    (mssql_python.SQL_INTEGER, 0, 0),     # INT
])

cursor.executemany(
    "SELECT ProductID, Name FROM Production.Product WHERE Name LIKE ? AND ProductSubcategoryID = ?",
    [("Road%", 2), ("Mountain%", 1)]
)

错误处理

将数据库操作放在 try-except 代码块中：

try:
    cursor.execute("CREATE TABLE #ErrDemo (Name NVARCHAR(50) NOT NULL)")
    cursor.execute("INSERT INTO #ErrDemo (Name) VALUES (%(name)s)", {"name": None})
    conn.commit()
except mssql_python.IntegrityError as e:
    print(f"Constraint violation: {e}")
    conn.rollback()
except mssql_python.ProgrammingError as e:
    print(f"SQL error: {e}")
    conn.rollback()

最佳做法

1. 始终使用参数化查询 以防止SQL注入。
2. 对于批量插入，应使用 批量复制，而不是多次调用 execute()。
3. 禁用自动提交时，显式提交事务。
4. 完成后，关闭游标和连接以释放资源。
5. 使用上下文管理器 进行自动资源清理：

with mssql_python.connect(connection_string) as conn:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute("SELECT TOP 5 Name, ListPrice FROM Production.Product")
        rows = cursor.fetchall()
# Connection and cursor automatically closed

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