Memo bis zu dem Punkt, an dem die Daten auf SQL Server unter Microsoft Azure zur Hand genommen werden (lokaler PC) und in den Pandas-Datenrahmen von Python aufgenommen werden
PC OS: Windows 10
Python: Python 2.7
python libraries: pyodbc,pandas, numpy
Tabelleneinstellungen in Azure (SQL Server)
abc_server.database.windows.netabc_databaseabc_userabc_password
--Bitte schreiben Sie jedes "abc ..." neu, wenn Sie Azure entsprechend einstellen.Erlauben Sie die Azure SQL Server FireWall-Einstellungen
Andernfalls werden Sie durch Authentifizierung moosiert ...
pip.pip install pyodbc
Microsoft ODBC Driver 13 for SQL Server
## libraries
import pyodbc
## initial setting
##Wie oben erwähnt, ändern Sie bitte den eingestellten Wert entsprechend.
server = 'abc_server.database.windows.net'
database = 'abc_database'
username = 'abc_user'
password = 'abc_password'
##Funktionsdefinition
###DB-Verbindung definieren
def db_connection(sv=server, db=database, un=username, pw=password):
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};SERVER='+sv+';DATABASE='+db+';UID='+un+';PWD='+ pw)
return cnxn.cursor()
###SQL ausgeben
def query_output(sql):
cursor.execute(sql)
row = cursor.fetchone()
while row:
print row[0]
row = cursor.fetchone()
###DB-Verbindung
cursor = db_connection()
### SalesLT.Kunde ist eine Tabelle als Vorlage
sql = 'select count(*) from SalesLT.Customer;'
query_output(sql) #Das Ergebnis ist 847
Fahren Sie mit dem oben Gesagten fort: Erstellen Sie hier eine Tabelle.
Reference