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Como utilizar Python com o banco de dados SQL Server

Hoje veremos como utilizar a linguagem de programação Python com o banco de dados Microsoft SQL Server através do conector pyodbc.

Microsoft SQL Server

O Microsoft SQL Server é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) desenvolvido pela Microsoft.

Ele é amplamente utilizado por empresas e organizações para armazenar, consultar e gerenciar grandes volumes de dados.

O SQL Server oferece suporte a uma variedade de recursos, incluindo consultas SQL avançadas, procedimentos armazenados, funções definidas pelo usuário, gatilhos, replicação de dados, integração com outras tecnologias da Microsoft, como o .NET Framework, e ferramentas de administração robustas.

O SQL Server está disponível em várias edições, desde a versão Express gratuita até edições empresariais com recursos avançados de escalabilidade e segurança.

Dependências

macOS

brew install \
unixodbc

Linux

Arch Linux

sudo pacman -S \
unixodbc

Fedora

sudo dnf install \
python3-devel \
unixODBC-devel

Ubuntu

sudo apt install \
unixodbc-dev

Pyodbc

pyodbc é um módulo Python que fornece uma interface para acessar bancos de dados utilizando ODBC (Open Database Connectivity).

O ODBC é uma API padrão da indústria para acessar bancos de dados, independentemente do sistema operacional em que o banco de dados esteja sendo executado.

O pyodbc permite que os desenvolvedores Python se conectem a uma ampla variedade de bancos de dados, como SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, SQLite e outros, usando o mesmo código, desde que o driver ODBC apropriado esteja instalado.

A sua instalação pode ser feita através do gerenciador de pacotes do Python:

pip install pyodbc

Driver

Além do conector é necessária a instalação do driver do SQL Server.

Cada versão do Microsoft SQL Server pode utilizar uma versão especifica do driver:

  • SQL Server: Lançado com o SQL Server 2000.
  • SQL Native Client: Lançado com o SQL Server 2005 (Também conhecido como versão 9.0).
  • SQL Server Native Client 10.0: Lançado com o SQL Server 2008.
  • SQL Server Native Client 11.0: Lançado com o SQL Server 2012.
  • ODBC Driver 11 for SQL Server: Suporta o SQL Server 2005 até 2014.
  • ODBC Driver 13 for SQL Server: Suporta o SQL Server 2005 até 2016.
  • ODBC Driver 13.1 for SQL Server: Suporta o SQL Server 2008 Até 2016.
  • ODBC Driver 17 for SQL Server: Suporta SQL Server 2008 Até 2017.
  • ODBC Driver 17 for SQL Server: Suporta SQL Server 2008 Até 2017.
  • ODBC Driver 18 for SQL Server: Suporta SQL Server 2019 ou superior.

No Microsoft Windows é possível realizar a gestão dos drivers através do aplicativo aplicativo Administrador de Fonte de Dados ODBC:

Administrador de Fonte de Dados ODBC no Microsoft Windows.
Administrador de Fonte de Dados ODBC no Microsoft Windows.

Contêiner

Para testar o código de exemplo foi utilizando o seguinte arquivo docker-compose.yaml:

services:
  db:
    image: mcr.microsoft.com/mssql/server:2022-latest
    container_name: SQLServer
    restart: on-failure
    ports:
      - '1433:1433'
    environment:
      ACCEPT_EULA: 'Y'
      SA_PASSWORD: 'Docker.123456'
      MSSQL_PID: 'Developer'
      # MSSQL_PID: 'Express'

📝 Contêiner testado com Docker e com o Podman.


Exemplo de CRUD

# -*- coding: utf-8 -*-
"""CRUD - Python - PyODBC - SQL Server."""

import pyodbc

con = pyodbc.connect(
    'DRIVER={ODBC Driver 18 for SQL Server};'
    'SERVER=localhost;'
    'port=1433;'
    'DATABASE=master;'
    'UID=sa;'
    'PWD=Docker.123456;'
    'TrustServerCertificate=yes'
)
cur = con.cursor()

cur.execute('DROP TABLE IF EXISTS table_name;')

table_name = '''IF OBJECT_ID(N'table_name', N'U') IS NULL
CREATE TABLE table_name (
id      INT PRIMARY KEY IDENTITY,
name    VARCHAR(32),
age     SMALLINT
);'''
cur.execute(table_name)

# Create.
print('[!] Create [!]')
query = 'INSERT INTO table_name (name, age) VALUES (?, ?);'
cur.execute(
    query,
    ('renato', 35),
)

# Bulk create.
cur.executemany(
    query,
    (
        ('maria', 25),
        ('sandy', 19),
    )
)

# Read.
print('\n[!] Read [!]')
cur.execute('SELECT * FROM table_name;')
print(cur.fetchall())

# Limit.
query = 'SELECT TOP (?) * FROM table_name;'
cur.execute(
    query,
    (3,),
)
print(cur.fetchall())

# Where.
query = 'SELECT * FROM table_name WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    (1,),
)
print(cur.fetchone())

query = 'SELECT * FROM table_name WHERE age > ?;'
cur.execute(
    query,
    (20,),
)
print(cur.fetchall())

# Update.
print('\n[!] Update [!]')
query = 'SELECT * FROM table_name WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    (1,),
)
print(cur.fetchone())

query = 'UPDATE table_name SET name = ? WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    ('joão', 1),
)

query = 'SELECT * FROM table_name WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    (1,),
)
print(cur.fetchone())

# Delete.
print('\n[!] Delete [!]')
query = 'SELECT * FROM table_name WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    (1,),
)
print(cur.fetchone())

query = 'DELETE FROM table_name WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    (1,),
)

query = 'SELECT * FROM table_name WHERE id = ?;'
cur.execute(
    query,
    (1,),
)
print(cur.fetchone())

con.close()

Conclusão

Em resumo, um desenvolvedor pode escolher o Microsoft SQL Server devido à sua integração com o ecossistema Microsoft, desempenho e escalabilidade robustos, recursos avançados, segurança sólida e suporte técnico confiável.

Esses aspectos tornam o SQL Server uma escolha atraente para projetos que exigem essas características específicas.