将Python列表数据写入SQL Server数据库表的教程

本文旨在指导开发者如何使用Python将列表数据高效地写入SQL Server数据库表中。通过使用`ast.literal_eval()`安全地解析包含列表数据的文本文件，并结合`cursor.executemany()`方法，可以实现批量数据插入，避免手动解析和逐行插入，从而提高数据处理效率。

准备工作

在开始之前，请确保已安装以下组件：

• Python: 建议使用Python 3.6或更高版本。
• pyodbc: 用于连接SQL Server数据库的Python库。可以使用pip install pyodbc安装。
• SQL Server: 确保已安装并运行SQL Server数据库，并拥有可供写入数据的数据库和表。

步骤详解

以下步骤详细介绍了如何将Python列表数据写入SQL Server数据库表：

1. 连接到SQL Server数据库:

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   首先，需要使用pyodbc库建立与SQL Server数据库的连接。请替换以下代码中的连接字符串，使其与你的数据库配置相匹配。

   import pyodbc
   
   # 连接字符串，请根据实际情况修改
   connection_string = (
       r'DRIVER={SQL Server};'
       r'SERVER=your_server_name;'
       r'DATABASE=your_database_name;'
       r'UID=your_user_id;'
       r'PWD=your_password;'
   )
   
   try:
       cnxn = pyodbc.connect(connection_string)
       cursor = cnxn.cursor()
       print("数据库连接成功!")
   except pyodbc.Error as ex:
       sqlstate = ex.args[0]
       print(f"数据库连接失败: {sqlstate}")
       exit()

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   注意事项:

   • 确保已安装SQL Server的ODBC驱动程序。
   • 连接字符串中的your_server_name、your_database_name、your_user_id和your_password需要替换为实际的值。
   • 如果使用Windows身份验证，连接字符串可能需要进行相应的修改。

2. 读取包含列表数据的文件:

   假设你有一个名为files.txt的文本文件，其中包含如下格式的列表数据：

   

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   [['ID', '001'], ['Name', 'Jon'], ['Score', '90'], ['Semester', 'Fall']]
   [['ID', '002'], ['Name', 'Ama'], ['Score', '87'], ['Semester', 'Fall']]

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   以下代码演示了如何读取文件并使用ast.literal_eval()安全地解析每一行数据：

   from ast import literal_eval
   
   file_path = 'files.txt'
   data_list = []
   
   try:
       with open(file_path, 'r') as file:
           for line in file:
               # 使用 ast.literal_eval 安全地解析字符串为列表
               try:
                   data = literal_eval(line.strip())
                   # 提取值，忽略键
                   row = [value for field, value in data]
                   data_list.append(row)
               except (ValueError, SyntaxError) as e:
                   print(f"解析行时出错: {line.strip()}, 错误信息: {e}")
   except FileNotFoundError:
       print(f"文件未找到: {file_path}")
       exit()
   
   print(f"成功解析 {len(data_list)} 行数据.")

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   代码解释:

   • ast.literal_eval()函数可以将字符串安全地解析为Python字面量，例如列表、字典等。
   • 使用try...except块处理可能出现的ValueError或SyntaxError，例如文件内容格式不正确。

3. 将数据写入SQL Server数据库表:

   现在，可以使用cursor.executemany()方法将解析后的数据批量写入SQL Server数据库表。请确保已创建相应的表，并替换以下代码中的表名和列名。

   # 假设数据库表中包含 id, name, score, semester 四列
   sql_insert = "INSERT INTO yourTable (id, name, score, semester) VALUES (?, ?, ?, ?)"
   
   try:
       cursor.executemany(sql_insert, data_list)
       cnxn.commit()  # 提交事务
       print(f"成功插入 {cursor.rowcount} 行数据到数据库.")
   except pyodbc.Error as ex:
       sqlstate = ex.args[0]
       print(f"数据库插入失败: {sqlstate}")
       cnxn.rollback() # 回滚事务，防止数据不一致
   
   # 关闭游标和连接
   cursor.close()
   cnxn.close()
   print("数据库连接已关闭.")

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   代码解释:

   • cursor.executemany()方法可以批量执行SQL语句，提高数据插入效率。
   • cnxn.commit()用于提交事务，将数据写入数据库。
   • cnxn.rollback()用于回滚事务，在发生错误时撤销所有操作，保证数据一致性。
   • 使用try...except块处理可能出现的数据库错误，例如表不存在、列名不正确等。

完整代码示例

import pyodbc
from ast import literal_eval

# 数据库连接字符串，请根据实际情况修改
connection_string = (
    r'DRIVER={SQL Server};'
    r'SERVER=your_server_name;'
    r'DATABASE=your_database_name;'
    r'UID=your_user_id;'
    r'PWD=your_password;'
)

file_path = 'files.txt'
data_list = []

try:
    cnxn = pyodbc.connect(connection_string)
    cursor = cnxn.cursor()
    print("数据库连接成功!")

    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            for line in file:
                # 使用 ast.literal_eval 安全地解析字符串为列表
                try:
                    data = literal_eval(line.strip())
                    # 提取值，忽略键
                    row = [value for field, value in data]
                    data_list.append(row)
                except (ValueError, SyntaxError) as e:
                    print(f"解析行时出错: {line.strip()}, 错误信息: {e}")
    except FileNotFoundError:
        print(f"文件未找到: {file_path}")
        exit()

    print(f"成功解析 {len(data_list)} 行数据.")

    # 假设数据库表中包含 id, name, score, semester 四列
    sql_insert = "INSERT INTO yourTable (id, name, score, semester) VALUES (?, ?, ?, ?)"

    try:
        cursor.executemany(sql_insert, data_list)
        cnxn.commit()  # 提交事务
        print(f"成功插入 {cursor.rowcount} 行数据到数据库.")
    except pyodbc.Error as ex:
        sqlstate = ex.args[0]
        print(f"数据库插入失败: {sqlstate}")
        cnxn.rollback() # 回滚事务，防止数据不一致

    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    cnxn.close()
    print("数据库连接已关闭.")

except pyodbc.Error as ex:
    sqlstate = ex.args[0]
    print(f"数据库连接失败: {sqlstate}")
    exit()

总结

本文详细介绍了如何使用Python将列表数据写入SQL Server数据库表。通过使用ast.literal_eval()安全地解析数据，并结合cursor.executemany()方法进行批量插入，可以高效地完成数据导入任务。在实际应用中，请根据具体情况修改代码，例如调整连接字符串、表名、列名等。同时，务必注意错误处理，确保程序的健壮性和数据的完整性。

以上就是将Python列表数据写入SQL Server数据库表的教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！