本文目录一览：
- 1、关于python与sql server2000的数据库连接
- 2、python3 连接 sql server 2014
- 3、Python3连sqlsver没反应，怎么破，每次到连接操作就直接卡住了
- 4、Python如何连接Sql anywhere
- 5、python3 连接SQL pymssql
- 6、python怎么连接SQL SERVER？
关于python与sql server2000的数据库连接
用 pyodbc 可以实现
可以参考：
====
con = pymssql.connect(host='192.168.13.122',user='sa',password='',database='YOUR_DB_NAME_HERE')
cur = con.cursor()
cur.execute("Your_T_SQL_HERE")
rows = cur.fetchall()
print rows
不过pymssql读ntext字段的时候会出问题的
python3 连接 sql server 2014
真巧，刚刚做过，链接的也是MSSQL2014的数据库，并且测试是成功的
import pymssql
conn=pymssql.connect(host='主机名或IP',user='数据库用户名',password='数据库用户密码',database='数据库名',charset='utf8')
cursor =conn.cursor()
if not cursor:
raise(NameError,"连接数据库失败")
strsql="select * from 表"
try:
cursor.execute(strsql) #执行SQL语句
conn.commit() #修改数据后提交事务
except:
print(0,"错误："+strsql)
pass
finally:
print(l,"成功！")
pass
cursor.close() #关闭对象
conn.close() #关闭数据库连接
import pymssql 这句话必须有，主要是pymssql 必须要安装上，可以使用pip list来查看是否安装
Python3连sqlsver没反应，怎么破，每次到连接操作就直接卡住了
以前用php连mssqy时也经常出现中文乱码（中文变问号）的问题，那时就明白是编码没设置好导航，现在的Python连mssql数据库也同样出现这问题，问题一样，解决的办法当然也会相似，现在我们来看看解决方法。
python一直对中文支持的不好，最近老遇到编码问题，而且几乎没有通用的方案来解决这个问题，但是对常见的方法都试过之后，发现还是可以解决的，下面总结了常用的支持中文的编码问题（这些方法中可能其中一个就能解决问题，也可能是多个组合）。
（1）、首先，要保证文件的开头要加上编码设置来说明文件的编码
代码如下
复制代码
#encoding=utf-8
（2）、然后，在连接数据的连接参数里加上字符集说明查询出的结果的编码，这个不加的后果可能是查询出的汉字字符都是问号
代码如下
复制代码
conn=pymssql.connect(server='.',user='', password='',database='MyTest',charset='utf8')
（3）、设置python系统的默认编码（对于文件来说，这招几乎屡试不爽，呵呵~~）
代码如下
复制代码
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
注意：上述编码是“utf8”，而不是“utf-8”，我也没弄明白，大部分情况下，这个无所谓的，但是这里我试了必须要是“utf8”
一个简单的完整的python连接mssqlserver的例子如下（得安装pymssql包）：
代码如下
复制代码
#encoding:utf8
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import pymssql
try:
conn=pymssql.connect(server='.',user='', password='',database='MyTest',charset='utf8')
sql="select * from UserInfo"
cur=conn.cursor()
cur.execute(sql)
data=cur.fetchall()
conn.close()
print data
except Exception,e:
print e
运行结果如下：
代码如下
复制代码
[(u'20093501', u'xb9xf9xbexb8', u'u7537 ', 35, u'xb4xf3xcfxc0'),
(u'20093502', u'xbbxc6xc8xd8', u'u5973 ', 34, u'xc3xc0xc5xae'),
(u'20093503', u'xc1xeexbaxfcxb3xe5', u'u7537 ', 25, u'2Bxc7xe0xc4xea'),
(u'20093504', u'xc8xcexd3xafxd3xaf', u'u5973 ', 24, u'xc6xafxc1xc1')]
[Finished in 0.2s]
虽然摆脱了问号和乱码的困扰，但这仍不是我们想要的结果，但这个确实是正确的，因为结果是utf8编码。这个现象确实诡异，请教了许多高手，得知，最好的结果就是逐个字段查询，才能显示中文，整个查询的话，会以utf8的格式显示出来。
上述代码中第14行data是整个查询的结果，如果指定某个具体的字段，如print data[0][2]（表示取查询结果的第一行第三列的字段的值），则会输出中文。
其实不仅仅是mssqlserver数据库，mysql（需下载MySQLdb包）、sqllite（python自带的文件数据库）、mongodb（需下载PyMongo包）等或者是普通文本文件也是类似的解决方案。
Python如何连接Sql anywhere
1、基于文本文档(Markdown) 设想好需要的基本需要的表、字段、类型；
2、使用 Rails Migration 随着功能的开发逐步创建表；
3、随着细节功能的开发、需求，逐步增加字段，删除字段，或者调整字段类型；
4、第一个 Release 的时候清理 Migrations 合并成一个;
5、随着后期的改动，逐步增加、修改、删除字段或表。
python3 连接SQL pymssql
conn = pymysql.connect(host='10.10.10.10',port = 3306,user='root',passwd='passwd',db ='中文',charset="utf8")
这样就可以了
python怎么连接SQL SERVER？
下文将教您如何创建MySQL存储过程，并附上了详细的步骤，如果您在MySQL存储过程方面遇到过问题，不妨一看，对您会有所帮助。
--选择数据库
mysql use test;
Database changed
--创建示例用表
mysql create table zzm(
- id int primary key auto_increment,
- name varchar(10)
- );
Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)
mysql insert into zzm(name) values('zhang');
Query OK, 1 row affected (0.08 sec)
mysql insert into zzm(name) values('zeng');
Query OK, 1 row affected (0.05 sec)
mysql insert into zzm(name) values('ming');
Query OK, 1 row affected (0.05 sec)
mysql select * from zzm;
+----+-------+
| id | name |
+----+-------+
| 1 | zhang |
| 2 | zeng |
| 3 | ming |
+----+-------+
3 rows in set (0.00 sec)
--更改命令结束符（因为在procedure中经常要用到默认的命令结束符--分号(;)
--所以在创建procedure的时候需要定义新的结束符以说明创建procedure的命令结束）
--这里将结束符号改成美元符号--$
mysql delimiter $
--创建MySQL存储过程p3
--此存储过程的过程名是p3，该过程包含两个参数，
--一个是输入类型的（以IN标示），参数名是nameid，类型是int，
--一个是输出类型的（以OUT标示），参数名是person_name，类型是varchar(10)
--此存储过程的作用是查询出zzm表的全部内容，会输出结果集（data set），然后
--再查询表中记录的ID是nameid的字段name，将其输出到第二个输出类型的参数里面，这个查询
--不会输出结果集。
mysql create procedure p3(IN nameid int, OUT person_name varchar(10))
- begin
- select * from test.zzm;
- select zzm.name into person_name from test.zzm where zzm.id = nameid;
- end
- $
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
