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如何使pyodbc输出更具可读性/更好?

要使pyodbc输出更具可读性和更好,可以采取以下几个方法:

  1. 使用fetchall()方法获取所有查询结果,并将结果存储在一个变量中。然后,可以使用循环遍历结果集,并逐行打印或处理数据。

示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pyodbc

# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=username;PWD=password')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM table')

# 获取所有结果
results = cursor.fetchall()

# 遍历结果并打印
for row in results:
    print(row)

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
  1. 使用fetchone()方法逐行获取查询结果,并逐行打印或处理数据。

示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pyodbc

# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=username;PWD=password')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 执行查询
cursor.execute('SELECT * FROM table')

# 获取一行结果
row = cursor.fetchone()

# 循环获取并打印每一行结果
while row:
    print(row)
    row = cursor.fetchone()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
  1. 使用pandas库将查询结果转换为DataFrame对象,以便更好地处理和展示数据。

示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pyodbc
import pandas as pd

# 连接数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=username;PWD=password')

# 执行查询并将结果存储在DataFrame中
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table', conn)

# 打印DataFrame
print(df)

# 关闭连接
conn.close()

这些方法可以使pyodbc输出更具可读性和更好,根据具体需求选择适合的方法进行数据处理和展示。

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