Python3实战系列之八（获取印度售后数据项目）

问题：续接上一篇。说干咱就干呀，勤勤恳恳写程序呀！

目标：此篇开始进入正题了。为实现我们整个项目功能而开始实现各个子模块功能。首先实现第一篇列出的分步功能模块的第五步：

5、python连接SQL Server，读写数据

解决方案：查找python与SQL Server交互的相关资料，编写涉及的功能函数，并将其封装在一个通用的SQLHelper类中。这样方便使用和维护。

具体实践：

1、新建了一个类: SQLHelper.py。首行添加代码：import pymssql，引用 pymssql包。

2、初始化类时，初始化数据库服务名称，登录用户，登录密码，数据库名称。

def __init__(self, host, user, pwd, db_name):
    self.host = host
    self.user = user
    self.pwd = pwd
    self.db_name = db_name

3、获取连接数据库的连接信息，返回

def get_connect(self):
    """
    得到连接信息
    返回: conn.cursor()
    """
    if not self.db_name:
        Error_Message = "没有设置数据库信息"
        raise (NameError, Error_Message)
    try:
        self.conn = pymssql.connect(host=self.host, user=self.user, password=self.pwd, database=self.db_name,
                                    charset="utf8")
        cur = self.conn.cursor()
    except Exception as e:
        print(e)
        Error_Message = "连接数据库失败"
    if not cur:
        Error_Message = "连接数据库失败"
        raise (NameError, Error_Message)
    else:
        return cur

4、查询函数，无查询执行函数

def exec_query(self, sql):
    """
    执行查询语句
    返回的是一个包含tuple的list，list的元素是记录行，tuple的元素是每行记录的字段

    调用示例：
            ms = MSSQLHelper(host="localhost/MSSQL2008",user="sa",pwd="xxx",db_name="xxx")
            list_data = ms.exec_query("select ID, UserName from dbo.Users")
            for (ID, UserName) in list_data:
                print str(ID),UserName
    """
    cur = self.get_connect()
    cur.execute(sql)
    list_data = cur.fetchall()

    # 查询完毕后必须关闭连接
    self.conn.close()
    return list_data


def exec_non_query(self, sql):
    """
    执行非查询语句

    调用示例：
        ms = MSSQLHelper(host="localhost/MSSQL2008",user="sa",pwd="xxx",db_name="xxx")
        ms.exec_query("insert into Users values('3','风清扬')")

    """
    try:
        cur = self.get_connect()
        cur.execute(sql)
        self.conn.commit()
        self.conn.close()
        return True
    except Exception as e:
        print(e)
        Error_Message = e
        return False

Python3实战系列之八（获取印度售后数据项目）

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