[英]Azure SQL Database Manipulation
是否可以使用 Python 在 Azure sql 数据库中创建表? 我正在从 API 中提取内容列表,然后想将它们推送到我的 Azure sql db 中的表中,但找不到有关如何操作的教程或指南。 谷歌搜索它让我找到了关于如何从我的数据库中提取数据的教程。 谢谢
If you are using Azure SQL database, you could follow the Azure official tutorial which @ Mohamed Elrashid provided for you: Azure SQL Database libraries for Python :
例子:
创建 SQL 数据库资源并使用防火墙规则限制对 IP 地址范围的访问。
from azure.common.client_factory import get_client_from_cli_profile
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.sql import SqlManagementClient
RESOURCE_GROUP = 'YOUR_RESOURCE_GROUP_NAME'
LOCATION = 'eastus' # example Azure availability zone, should match resource group
SQL_SERVER = 'yourvirtualsqlserver'
SQL_DB = 'YOUR_SQLDB_NAME'
USERNAME = 'YOUR_USERNAME'
PASSWORD = 'YOUR_PASSWORD'
# create resource client
resource_client = get_client_from_cli_profile(ResourceManagementClient)
# create resource group
resource_client.resource_groups.create_or_update(RESOURCE_GROUP, {'location': LOCATION})
sql_client = get_client_from_cli_profile(SqlManagementClient)
# Create a SQL server
server = sql_client.servers.create_or_update(
RESOURCE_GROUP,
SQL_SERVER,
{
'location': LOCATION,
'version': '12.0', # Required for create
'administrator_login': USERNAME, # Required for create
'administrator_login_password': PASSWORD # Required for create
}
)
# Create a SQL database in the Basic tier
database = sql_client.databases.create_or_update(
RESOURCE_GROUP,
SQL_SERVER,
SQL_DB,
{
'location': LOCATION,
'collation': 'SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS',
'create_mode': 'default',
'requested_service_objective_name': 'Basic'
}
)
# Open access to this server for IPs
firewall_rule = sql_client.firewall_rules.create_or_update(
RESOURCE_GROUP,
SQL_DB,
"firewall_rule_name_123.123.123.123",
"123.123.123.123", # Start ip range
"167.220.0.235" # End ip range
)
If you are using Azure Database for MySQL, please ref this Azure tutorial Python + Azure Database for MySQL .
Azure Database for MySQL and Python can be used together for data analysis – MySQL as database engine and Python as statistical tool. 在处理可能超过您机器的 memory 的大型数据集时,建议将数据推送到数据库引擎,您可以在其中以较小的可消化块查询数据。
在本文中,我们将学习如何使用 Python 执行以下任务:
希望这可以帮助。
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