1、连接数据库
1）直接连接数据库和创建一个游标（cursor)
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cnxn
=
pyodbc.connect(
'DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass'
)
cursor
=
cnxn.cursor()
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2）使用DSN连接。通常DSN连接并不需要密码，还是需要提供一个PSW的关键字。
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cnxn
=
pyodbc.connect(
'DSN=test;PWD=password'
)
cursor
=
cnxn.cursor()
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关于连接函数还有更多的选项，可以在pyodbc文档中的 connect funtion 和 ConnectionStrings查看更多的细节
2、数据查询（SQL语句为 select ...from..where）
1）所有的SQL语句都用cursor.execute函数运行。如果语句返回行，比如一个查询语句返回的行，你可以通过游标的fetch函数来获取数据，这些函数有（fetchone,fetchall,fetchmany）.如果返回空行，fetchone函数将返回None,而fetchall和fetchmany将返回一个空列。
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cursor.execute(
"select user_id, user_name from users"
)
row
=
cursor.fetchone()
if
row:
print
row
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2）Row这个类，类似于一个元组，但是他们也可以通过字段名进行访问。
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cursor.execute(
"select user_id, user_name from users"
)
row
=
cursor.fetchone()
print
'name:'
, row[
1
]
# access by column index
print
'name:'
, row.user_name
# or access by name
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3）如果所有的行都被检索完，那么fetchone将返回None.
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while
1
:
row
=
cursor.fetchone()
if
not
row:
break
print
'id:'
, row.user_id
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4)使用fetchall函数时，将返回所有剩下的行，如果是空行，那么将返回一个空列。（如果有很多行，这样做的话将会占用很多内存。未读取的行将会被压缩存放在数据库引擎中，然后由数据库服务器分批发送。一次只读取你需要的行，将会大大节省内存空间）
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4
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cursor.execute(
"select user_id, user_name from users"
)
rows
=
cursor.fetchall()
for
row
in
rows:
print
row.user_id, row.user_name
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5）如果你打算一次读完所有数据，那么你可以使用cursor本身。
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cursor.execute(
"select user_id, user_name from users"
):
for
row
in
cursor:
print
row.user_id, row.user_name
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6）由于cursor.execute返回一个cursor，所以你可以把上面的语句简化成：
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for
row
in
cursor.execute(
"select user_id, user_name from users"
):
print
row.user_id, row.user_name
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7）有很多SQL语句用单行来写并不是很方便，所以你也可以使用三引号的字符串来写：
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cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < '2001-01-01'
and bill_overdue = 'y'
"""
)
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3、参数
1）ODBC支持在SQL语句中使用一个问号来作为参数。你可以在SQL语句后面加上值，用来传递给SQL语句中的问号。
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cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
"""
,
'2001-01-01'
,
'y'
)
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这样做比直接把值写在SQL语句中更加安全，这是因为每个参数传递给数据库都是单独进行的。如果你使用不同的参数而运行同样的SQL语句，这样做也更加效率。
3）python DB API明确说明多参数时可以使用一个序列来传递。pyodbc同样支持：
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cursor.execute(
"""
select user_id, user_name
from users
where last_logon < ?
and bill_overdue = ?
"""
, [
'2001-01-01'
,
'y'
])
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cursor.execute(
"select count(*) as user_count from users where age > ?"
,
21
)
row
=
cursor.fetchone()
print
'%d users'
%
row.user_count
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4、数据插入
1）数据插入，把SQL插入语句传递给cursor的execute函数，可以伴随任何需要的参数。
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cursor.execute(
"insert into products(id, name) values ('pyodbc', 'awesome library')"
)
cnxn.commit()
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cursor.execute(
"insert into products(id, name) values (?, ?)"
,
'pyodbc'
,
'awesome library'
)
cnxn.commit()
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注意调用cnxn.commit()函数：你必须调用commit函数，否者你对数据库的所有操作将会失效！当断开连接时，所有悬挂的修改将会被重置。这很容易导致出错，所以你必须记得调用commit函数。
5、数据修改和删除
1）数据修改和删除也是跟上面的操作一样，把SQL语句传递给execute函数。但是我们常常想知道数据修改和删除时，到底影响了多少条记录，这个时候你可以使用cursor.rowcount的返回值。
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cursor.execute(
"delete from products where id <> ?"
,
'pyodbc'
)
print
cursor.rowcount,
'products deleted'
cnxn.commit()
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2）由于execute函数总是返回cursor，所以有时候你也可以看到像这样的语句：（注意rowcount放在最后面）
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deleted
=
cursor.execute(
"delete from products where id <> 'pyodbc'"
).rowcount
cnxn.commit()
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同样要注意调用cnxn.commit()函数
6、小窍门
1）由于使用单引号的SQL语句是有效的，那么双引号也同样是有效的：
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deleted
=
cursor.execute(
"delete from products where id <> 'pyodbc'"
).rowcount
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2）假如你使用的是三引号，那么你也可以这样使用：
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deleted
=
cursor.execute(
"""
delete
from products
where id <> 'pyodbc'
"""
).rowcount
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3）有些数据库（比如SQL Server）在计数时并没有产生列名，这种情况下，你想访问数据就必须使用下标。当然你也可以使用“as”关键字来取个列名（下面SQL语句的“as name-count”）
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row
=
cursor.execute(
"select count(*) as user_count from users"
).fetchone()
print
'%s users'
%
row.user_count
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4）假如你只是需要一个值，那么你可以在同一个行局中使用fetch函数来获取行和第一个列的所有数据。
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count
=
cursor.execute(
"select count(*) from users"
).fetchone()[
0
]
print
'%s users'
%
count
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如果列为空，将会导致该语句不能运行。fetchone()函数返回None，而你将会获取一个错误:NoneType不支持下标。如果有一个默认值，你能常常使用ISNULL,或者在SQL数据库直接合并NULLs来覆盖掉默认值。
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maxid
=
cursor.execute(
"select coalesce(max(id), 0) from users"
).fetchone()[
0
]
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在这个例子里面，如果max(id)返回NULL，coalesce(max(id),0)将导致查询的值为0。