python的pandas庫讀取SQL sever有兩種方法。一種使用pymssql，另一種使用sqlalchemy。這裡只是將數據庫中的表讀取為DataFrame，不進行修改等表操作。

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• python的pandas庫讀取SQL sever有兩種方法。一種使用pymssql，另一種使用sqlalchemy。這裡只是將數據庫中的表讀取為DataFrame，不進行修改等表操作。
• 一、pymssql
• • 1.安裝
  • 2.連接數據庫
  • • 1.登錄設置
  • 3.獲取數據庫表
• 二、sqlalchemy

一、pymssql

1.安裝

可以直接用以下命令安裝pymssql。

pip install pymssql
pip install sqlalchemy

2.連接數據庫

這裡也分為兩種情況，一種是直接使用windows驗證登陸，另一種是進行SQL Sever身份驗證即賬號密碼登陸。這裡可以進行設置，可以同時使用兩種登錄方式。

1.登錄設置

如果要設置兩種方式同時登陸，我們首先用windows驗證登錄以後

點擊安全性，選擇如圖所示的選項以後點擊確定，關閉該窗口。

然後點擊安全性，在登錄名中右鍵點擊sa，再點擊菜單欄的最下方的屬性。

首先點擊常規，設置密碼，然後再點擊狀態，啟用登陸。點擊確定關閉。

最後我們需要重啟SQL Sever。在開始菜單欄找到SQL Sever配置管理器。找到SQL Sever網絡配置。在MSSQL Sever協議中啟用“Named Pipes”和“TCP/IP”。然後在SQL Sever服務中，右鍵點擊SQL Sever（MSSQL Sever），然後點擊重新啟動。這樣就設置完成了。

3.獲取數據庫表

import pymssql
import pandas as pd
""" 如果使用sql sever身份驗證的話用下面的代碼 conn = pymssql.connect(host, user, password, "連接默認數據庫名稱") """
#這裡直接用windows驗證登陸，無需賬號密碼，database為需要連接的數據庫名稱
conn = pymssql.connect(host="",database="db_databsae", charset="utf8")
#使用pandas庫的read_sql方法，輸入select語句即可
df = pd.read_sql("select * from score",con=conn)
print(df)
conn.close()

這裡的host參數是服務器名稱，我們一般連接到本地服務器為localhost，就是ip地址加端口號。可以按照如下方式找到。右鍵ip協議然後點擊屬性，這裡host即為 ip地址：端口號 。比如 127.0.0.1:1533 。127.0.0.1為ip，1533為端口號。這樣我們就可以成功獲取到數據了。

二、sqlalchemy

有了上一部分的設置，這裡直接上代碼，都是類似的。

import sqlalchemy as sqla
#windows驗證登陸
#這裡只需把host換成自己的host和databsae換成自己的數據庫名稱
db = sqla.create_engine("mssql+pymssql://@host/databsae?charset=utf8")
pd.read_sql("select * from score;",db)
#sql sever身份驗證登陸
#同樣換掉host和數據庫名稱，同時換掉sa登陸的密碼，這裡為123
db = sqla.create_engine("mssql+pymssql://sa:[email protected]/db_databsae?charset=utf8")
pd.read_sql("select * from test;",db)