دليل لتكامل Python إلى SQL Server

بصفتك مطور Python ، قد تجد نفسك بحاجة إلى التكامل مع قاعدة بيانات SQL في مرحلة ما. SQL Server هو نظام إدارة قواعد بيانات علائقية شائع تستخدمه العديد من الشركات ، لذا فإن تكامل Python مع SQL Server يعد مهارة مفيدة. تستخدم ملايين الشركات حول العالم SQL Server ، وهي واحدة من أكثر قواعد البيانات العلائقية شيوعًا. إن ميزاته القوية وقابليته للتوسع تجعله مستخدمًا على نطاق واسع ، وليس من المستغرب السبب. ومع ذلك ، قد يكون دمجها مع Python أمرًا صعبًا بعض الشيء. هكذا كيف تقوم بها.

ما هو Python و SQL Server؟

يمكنك دمج SQL Server مع Python دون الحاجة إلى أي برنامج إضافي لتكامل البيانات. سيوفر لك هذا الدليل نظرة عامة على الأساسيات بحيث يمكنك البدء بسرعة وسهولة.

يستخدم المطورون Python ، وهي لغة برمجة قوية ومتعددة الاستخدامات ، لتطبيقات مختلفة مثل تطوير الويب وتطوير الألعاب والتعلم الآلي وتكامل البيانات. من ناحية أخرى ، فإن SQL Server هو ملف شائع نظام إدارة قواعد البيانات الارتباطية (RDBMS) تمكن المستخدمين من تخزين البيانات والوصول إليها من أنظمة متعددة.

عند الجمع بينهما ، يوفر Python و SQL Server للمستخدمين طريقة فعالة للوصول إلى البيانات المخزنة في قواعد بيانات SQL Server من داخل نصوص Python النصية. لذلك ، يفتح هذا مجموعة واسعة من الاحتمالات للتحليل أو إعداد التقارير أو أداء مهام أخرى باستخدام البيانات. علاوة على ذلك ، يسمح كود Python للمستخدمين بمعالجة البيانات المخزنة في قواعد بيانات SQL Server ، مما يوسع القدرات بشكل أكبر.

تعتبر عملية دمج Python مع SQL Server عملية مباشرة نسبيًا ، مما يسمح للمطورين بالبدء بسرعة في الاستفادة من كلا التقنيتين في مشاريعهم. في حين أنه من الممكن تنفيذ جميع مهام التكامل يدويًا ، هناك العديد من خيارات برامج تكامل البيانات الأخرى المتاحة التي يمكن أن تبسط العملية إلى حد كبير.

لماذا يتم دمج Python و SQL Server؟

يوفر تكامل Python و SQL Server العديد من الفوائد لتحليل البيانات وتطوير التطبيقات.

• الوصول إلى تخزين بيانات قوي. SQL Server هو نظام إدارة قواعد بيانات علائقية يخزن البيانات وينظمها في جداول. يمكن لـ Python الاتصال بـ SQL Server للاستعلام عن هذه البيانات ومعالجتها.
• استفد من قوة Python لتحليل البيانات. يوجد في Python العديد من المكتبات لتحليل البيانات والتعلم الآلي والتصور. من خلال توصيل Python بـ SQL Server ، يمكنك تحليل البيانات المخزنة في قاعدة البيانات.
• بناء تطبيقات ويب تعتمد على البيانات. Python هو إطار عمل شائع لبناء تطبيقات الويب. باستخدام Python للاتصال بـ SQL Server ، يمكنك إنشاء تطبيقات ويب تعتمد على البيانات تقرأ وتكتب البيانات في قاعدة البيانات.
• استخدم لغات مألوفة. إذا كنت معتادًا على Python و SQL ، فإن دمجهما يسمح لك بالاستفادة من نقاط القوة في كل لغة. يمكنك كتابة استعلامات SQL لمعالجة البيانات في قاعدة البيانات واستخدام Python لبناء منطق التطبيق.
• نظام بيئي قوي للأدوات. يحتوي كل من Python وSQL Server على العديد من المكتبات مفتوحة المصدر و أدوات للمساعدة في التنمية. يتيح لك دمج هذه التقنيات الاستفادة من الأدوات من كلا النظامين البيئيين.

باختصار ، يوفر دمج قوة Python وإمكانيات تخزين البيانات في SQL Server نظامًا أساسيًا لإنشاء تطبيقات تعتمد على البيانات وتحليل البيانات بطرق فعالة. مع مجموعة متنوعة من الأدوات والمكتبات في كلا النظامين البيئيين ، تعد Python و SQL Server تطابقًا مثاليًا للتطوير الإنتاجي.

خطوات الاتصال بـ SQL Server باستخدام Python

يمكن أن يتم تكامل SQL Server مع Python بعدة طرق ، والطريقة الأكثر شيوعًا هي استخدام مكتبة python pyodbc. توفر هذه المكتبة طبقة من التجريد بين التعليمات البرمجية الخاصة بك وبرنامج تشغيل ODBC ، مما يسمح لك بكتابة تعليمات برمجية يسهل صيانتها وفهمها.

يمكن استخدام الخطوات التالية لتأسيس تكامل SQL Server ناجح مع Python:

1. قم بتثبيت برنامج تشغيل ODBC لـ SQL Server

يمكن تنزيل برنامج تشغيل ODBC لـ SQL Server من "مركز التنزيل لـ Microsoft". قد يعتمد إصدار برنامج التشغيل الذي تحتاجه على إصدار SQL Server ونظام التشغيل لديك. فيما يلي بعض الروابط لتنزيل برنامج التشغيل:

• برنامج تشغيل ODBC لـ SQL Server على نظام التشغيل Windows: https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=56567
• برنامج تشغيل ODBC لـ SQL Server على Linux: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/connect/odbc/download-odbc-driver-for-sql-server?view=sql-server-ver15

2. استيراد pyodbc إلى مشروعك

لاستخدام pyodbc ، ستحتاج إلى تثبيته أولاً. يمكنك استخدام pip ، مدير حزمة Python ، لتثبيت pyodbc. إليك أمر تثبيت pyodbc:

pip install pyodbc


3. إنشاء كائن اتصال ODBC باستخدام pyodbc

ستحتاج إلى توفير تفاصيل الاتصال لقاعدة بيانات SQL Server الخاصة بك من أجل إنشاء كائن اتصال ODBC. فيما يلي مثال على مقتطف التعليمات البرمجية الذي يوضح كيفية إنشاء كائن اتصال ODBC باستخدام pyodbc:

import pyodbc conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')

استبدل و وو مع القيم الفعلية لقاعدة البيانات الخاصة بك.

4. استخدم أسلوب .connect () على الكائن لبدء اتصال مع SQL Server

بمجرد أن يكون لديك كائن اتصال ODBC ، يمكنك استخدام الأسلوب .connect () لبدء اتصال مع SQL Server. إليك كيف يمكنك استخدامه:

import pyodbc conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')
conn.connect()


5. قم بإجراء عمليات مثل إدراج البيانات وتحديثها وحذفها من تطبيق Python الخاص بك

بمجرد إنشاء الاتصال ، يمكنك استخدام عبارات SQL لإجراء عمليات مختلفة على قاعدة بيانات SQL Server من داخل تطبيق Python الخاص بك. فيما يلي مثال على مقتطف الشفرة الذي يوضح كيفية تنفيذ استعلام SQL باستخدام pyodbc:

cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM ") rows = cursor.fetchall()

استبدل بالاسم الفعلي للجدول الذي تريد استرداد البيانات منه.

6. أغلق الاتصال باستخدام إما أسلوب .rollback () أو .commit () اعتمادًا على ما إذا كنت تريد حفظ تغييرات معاملتك أو إعادتها

بمجرد الانتهاء من عمليات قاعدة البيانات الخاصة بك ، ستحتاج إلى إغلاق الاتصال لتجنب تسرب الموارد. يمكنك إما استخدام طريقة .rollback () للتراجع عن أي تغييرات غير ملتزمة بها ، أو طريقة .commit () لحفظ أي تغييرات تم إجراؤها على قاعدة البيانات.

تبسيط تكامل Python مع SQL مع Centerprise

تنزيل الإصدار التجريبي

استعلامات SQL المتقدمة في Python و SQL Server

يقدم كل من SQL Server و Python مجموعة كبيرة من الخيارات القوية عندما يتعلق الأمر بكتابة استعلامات SQL متقدمة. من خلال المزيج الصحيح من تجربة التطوير والأدوات المناسبة ، يمكنك الوصول إلى الرؤى بسرعة وكفاءة عبر تكامل SQL Server و Python.

يمكنك استخدام Python لتشغيل استعلامات متقدمة على قواعد بيانات SQL Server. وهذا يشمل الاستفادة من الاستعلامات الفرعية ، استعلامات ذات معلماتوتجميع النتائج وغير ذلك الكثير. يتيح استخدام Python مزيدًا من المرونة في إنشاء استعلامات معقدة بدلاً من مجرد استخدام كود T-SQL وحده.

لمن يبحثون عن حل سهل وفعال ، Astera Centerprise هي أداة شائعة تقدم مجموعة شاملة من ميزات تكامل البيانات. يوفر واجهة سحب وإفلات بديهية ، مما يجعل من السهل الاتصال بـ SQL Server أو أي مصدر بيانات آخر ، وتحويل البيانات ، وأتمتة مهام سير عمل تكامل البيانات دون الحاجة إلى أي معرفة بالترميز. عند اختيار أداة لتكامل البيانات بدون رمز ، ضع في اعتبارك عوامل مثل سهولة الاستخدام والتكلفة وقابلية التوسع والدعم المتاح والتوثيق.

تذكر أن تكامل SQL Server و Python يمكن أن يكون عملية معقدة ، خاصة عند العمل مع مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة. كن مستعدًا لاستثمار الوقت والموارد في التعلم وتجريب الأدوات والأساليب المختلفة حتى تجد الحل الأفضل لاحتياجاتك.

وفي الختام

في الختام ، يعد دمج SQL Server مع Python طريقة فعالة لزيادة كفاءة إدارة البيانات. من خلال الاستفادة من ميزات Python الموجهة للكائنات ، والاستفادة من نمذجة بيانات SQL Server ولغة الاستعلام ، يمكنك إنشاء تطبيقات قوية تتمتع بمرونة وقابلية أكبر للتوسع. علاوة على ذلك ، إذا كنت تبحث عن بديل سهل لدمج SQL Server يدويًا مع Python ، فمنصة تكامل البيانات مثل Astera Centerprise يمكن أن يبسط العملية ويوفر لك الوقت والموارد. لذلك ، سواء اخترت دمج SQL Server مع Python يدويًا أو استخدام نظام أساسي مثل Astera Centerprise، يمكن أن يساعدك تبسيط عمليات تكامل البيانات في الكشف عن رؤى قيمة من بياناتك بشكل أسرع.

باستخدام Astera Centerprise لتكامل خادم SQL أسهل

لا يجب أن يكون دمج البيانات من SQL Server في مسار البيانات مهمة شاقة. Astera Centerprise يوفر طريقة سهلة لمراقبة البيانات والاستعلام عنها من SQL Server ، مما يجعل عملية التكامل أكثر بساطة.

Astera Centerprise تمكن المستخدمين من:

• قم ببناء وتنفيذ خطوط تكامل البيانات في غضون دقائق ، مما يتيح النقل السلس للبيانات بين الأنظمة والتطبيقات
• يمكنك إنشاء سجلات بيانات جديدة بسهولة باستخدام واجهة سهلة الاستخدام ، دون الحاجة إلى أي معرفة أو خبرة في الترميز
• الوصول إلى البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر بأقل جهد يدوي
• أتمتة تدفق البيانات بين أنظمة المصدر والهدف ، وتبسيط عملية التكامل
• دمج جداول مصدر متعددة في جدول واحد متكامل أو ملف ثابت ، مما يبسط تحليل البيانات وإعداد التقارير

يوفر النظام الأساسي واجهة رسومية شاملة حيث يمكنك سحب سجلات المصدر وإفلاتها وتعيينها وتحويلها إلى مخرجات مستهدفة. كما يسمح لك بإعداد تدفقات مزامنة قاعدة البيانات التي ستحافظ على مزامنة قاعدة البيانات الخاصة بك مع مصادر قاعدة البيانات البعيدة في جميع الأوقات. وهكذا ، بمساعدة Astera Centerprise، يمكنك مراقبة قواعد البيانات ومزامنتها من منصات متعددة بسرعة وسهولة.

اكتشف قوة Astera Centerprise من أجل تكامل SQL Server المبسط

إبدأ الآن