python執行sql腳本
A. python連接Oracle資料庫並執行sql查詢，數據獲取、關閉游標、查詢列元數據等基礎操作
Python連接Oracle資料庫利用第三方庫cx_Oracle進行操作。本篇內容將帶你通過具體代碼示例，逐步了解如何執行基本的連接資料庫、執行SQL查詢、獲取數據、關閉游標以及查詢列元數據等操作。讓我們開始。
### 連接Oracle資料庫
首先需要導入cx_Oracle庫，建立資料庫連接。
python
import cx_Oracle
dsn = cx_Oracle.makedsn('主機名', '埠號', '服務名')
conn = cx_Oracle.connect('用戶名', '密碼', dsn)
### 執行SQL查詢
藉助`conn.cursor()`生成游標對象，並使用此對象執行SQL查詢。
python
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT column_name FROM table_name WHERE condition;')
### 獲取數據
通過循環`cursor`迭代查詢結果。
python
data = []
for row in cursor:
data.append(row)
### 關閉游標和連接
完成操作後記得釋放資源，確保正確關閉游標和連接。
python
cursor.close()
conn.close()
### 查詢列元數據
利用`cursor.description`屬性獲取每列的詳細信息，如數據類型、名稱等。
python
column_info = [desc for desc in cursor.description]
以上步驟展示了如何使用Python與Oracle資料庫進行基本操作，包括建立連接、執行查詢、處理數據以及釋放資源。請確保根據具體環境設置好資料庫連接信息，如主機名、埠號、服務名、用戶名及密碼等。
B. python如何操作SQL語句
這里有個比較清楚的解答：
http://..com/question/262503775.html
但是你的是一個文本的話，就要稍微改一下咯
如果改成cx_Oracle的話，就是這樣的：
import sys
import cx_Oracle
import os
class handleDataBase:
def __init__(self,user,passwd,server,sql):
self.user=user
self.passwd=passwd
self.server=server
self.sql=sql
self.conn = cx_Oracle.connect("%s/%s@%s"%(self.user,self.passwd,self.server))
def selectDB(self):
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute("select count(1) from search_item_08")
ret = cursor.fetchall()
cursor.close()
print ret
return ret
def closeDB(self):
self.conn.close()
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 4:
print "Need Arguments: user passwd server"
sys.exit(1)
user=sys.argv[1]
passwd=sys.argv[2]
server=sys.argv[3]
#sql='select count(1) from search_item_08;' #注意這里要改
sql = open('a.sql','r').read() #改成從文件讀取
#接下來就訪問資料庫了
handleDB = handleDataBase(user,passwd,server,sql)
handleDB.selectDB()
handleDB.closeDB()
C. 如何在資料庫中數據達到特定條件執行外部腳本比如python
1.不修改資料庫與系統結構，使用Python做個定時策略，每隔一段時間來執行【特定條件是否達到】的統計SQL腳本。這種模式適用於數據量不多，或者每次執行的統計腳本時間短，或者實時性要求低的情況。
2.修改資料庫，不改系統結構。那就是使用資料庫的觸發器，或者存儲過程，來充當抽象介面。通過抽象介面，來進行實時統計，但這樣做，壓力就集中在資料庫這邊，而且隨著數據量的增長，這種依賴於資料庫本身功能的結構，不容易優化。
3.同時修改資料庫與系統結構，用編程語言比如Python來寫中間件，進行實時統計，並把統計結果保存到資料庫。這就讓壓力轉移到中間件上，而且隨著數據量的增大，很容易把中間件做成多節點的集群模式來分擔壓力。