python操作sql server最常用且推荐的方法是使用pyodbc，首先需安装sql server客户端工具并配置odbc数据源，然后通过pip install pyodbc安装库，接着根据身份验证方式编写正确的连接字符串，如使用sql server身份验证或windows身份验证，并确保服务器名、数据库名、用户名、密码、驱动版本、防火墙设置及sql server配置（如启用tcp/ip协议）均正确无误，连接成功后可通过参数化查询（使用?占位符传递参数）有效防止sql注入，此外虽有pymssql等替代库，但pyodbc因支持广泛、性能优越而更受推荐，最终在代码中需妥善处理异常并关闭连接以确保资源释放。
直接操作SQL Server，Python有几种方法，最常用也比较推荐的是
pyodbc
。配置起来稍微有点麻烦，但用起来是真的香。
解决方案
要用
pyodbc
连接SQL Server，首先你得确保你的环境里已经安装了SQL Server客户端工具，并且配置好了ODBC数据源。这步是基础，没搞定后面啥都白搭。
然后，安装
pyodbc
：
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pip install pyodbc
连接字符串是关键，不同的验证方式写法不一样，这里给几个例子：
使用SQL Server身份验证：
import pyodbcconnection_string = ( r'DRIVER={SQL Server};' r'SERVER=your_server_name;' r'DATABASE=your_database_name;' r'UID=your_username;' r'PWD=your_password;')try: cnxn = pyodbc.connect(connection_string) cursor = cnxn.cursor() # 执行SQL查询 cursor.execute("SELECT * FROM your_table") rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row)except pyodbc.Error as ex: sqlstate = ex.args[0] print(f"数据库连接失败: {sqlstate}")finally: if cnxn: cnxn.close()
使用Windows身份验证：
import pyodbcconnection_string = ( r'DRIVER={SQL Server};' r'SERVER=your_server_name;' r'DATABASE=your_database_name;' r'Trusted_Connection=yes;')try: cnxn = pyodbc.connect(connection_string) cursor = cnxn.cursor() # 执行SQL查询 cursor.execute("SELECT * FROM your_table") rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row)except pyodbc.Error as ex: sqlstate = ex.args[0] print(f"数据库连接失败: {sqlstate}")finally: if cnxn: cnxn.close()
记得替换
your_server_name
、
your_database_name
、
your_username
和
your_password
为你的实际值。Windows身份验证的话，确保你的Windows账户有访问SQL Server的权限。
为什么我连接SQL Server总是报错？常见错误排查
连接错误五花八门，但通常离不开这几个原因：
驱动没装好： 确保SQL Server的ODBC驱动正确安装，版本要对。有时候32位Python配64位驱动，或者反过来，都会出问题。
连接字符串写错了： 服务器名、数据库名、用户名、密码，任何一个写错都连不上。注意大小写，特殊字符。
防火墙挡住了： SQL Server默认端口是1433，检查防火墙有没有阻止Python访问这个端口。
SQL Server配置问题： SQL Server可能禁用了TCP/IP协议，或者不允许远程连接。用SQL Server Configuration Manager检查一下。
权限不足： 你的SQL Server账户可能没有访问特定数据库或表的权限。
如何用
pyodbc
pyodbc
执行参数化查询，防止SQL注入？
SQL注入是个大坑，千万要避免。用参数化查询可以有效防止。
import pyodbcconnection_string = ( r'DRIVER={SQL Server};' r'SERVER=your_server_name;' r'DATABASE=your_database_name;' r'UID=your_username;' r'PWD=your_password;')try: cnxn = pyodbc.connect(connection_string) cursor = cnxn.cursor() # 参数化查询示例 sql = "SELECT * FROM your_table WHERE column1 = ? AND column2 = ?" params = ('value1', 'value2') # 替换为实际的值 cursor.execute(sql, params) rows = cursor.fetchall() for row in rows: print(row)except pyodbc.Error as ex: sqlstate = ex.args[0] print(f"数据库连接失败: {sqlstate}")finally: if cnxn: cnxn.close()
看到没，SQL语句里用
?
占位，实际的值通过
params
传进去。
pyodbc
会自动处理转义，不用担心恶意代码。
除了
pyodbc
pyodbc
，还有其他Python库可以操作SQL Server吗？
当然有，比如
pymssql
。但
pyodbc
更通用，支持的数据库类型更多，而且性能通常更好。
pymssql
有时候在处理一些特殊数据类型上可能更方便，但总体来说，
pyodbc
是更推荐的选择。
以上就是Python怎样操作Microsoft SQL Server？pyodbc配置的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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