*SQLAlchemy* es una librería de Python que proporciona una manera flexible y eficiente de interactuar con bases de datos relacionales. Algunas características clave de SQLAlchemy incluyen:
1. *ORM (Object-Relational Mapping)*: Permite mapear objetos de Python a tablas en la base de datos, facilitando la manipulación de datos de manera orientada a objetos.
2. *Lenguaje SQL expresivo*: Proporciona un lenguaje SQL en Python, lo que facilita la creación y ejecución de consultas SQL de manera programática.
3. *Conexiones y sesiones*: Ofrece una gestión eficiente de conexiones a la base de datos y sesiones para transacciones.
4. *Compatibilidad con múltiples bases de datos*: Soporta una variedad de motores de bases de datos como PostgreSQL, MySQL, SQLite, y má…
Ejemplo básico de uso con SQL Server:
python
import pyodbc
# Conexión a la base de datos
connection_string = 'DRIVER={SQL Server};SERVER=nombre_servidor;DATABASE=nombre_base_datos;UID=nombre_usuario;PWD=contraseña'
connection = pyodbc.connect(connection_string)
# Crear un cursor
cursor = connection.cursor()
# Ejecutar una consulta
cursor.execute("SELECT * FROM TableName")
# Obtener resultados
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
# Cerrar conexión
connection.close()
*1. Crear una Tabla y Agregar Datos:*
python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# Definir modelo
Base = declarative_base()
class Person(Base):
__tablename__ = 'people'
id = Column(Integer, Sequence('person_id_seq'), primary_key=True)
name = Column(String(50))
age = Column(Integer)
# Crear motor de base de datos en memoria
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
# Crear tablas
Base.metadata.create_all(engine)
# Crear sesión
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# Agregar datos
person1 = Person(name='Alice', age=25)
person2 = Person(name='Bob', age=30)
session.add_all([person1, person2])
session.commit()
# Consultar y mostrar datos
people = session.query(Person).all()
for person in people:
print(person.name, person.age)
*2. Consulta con Filtros:*
python
# Consultar personas mayores de 25 años
query = session.query(Person).filter(Person.age > 25)
results = query.all()
for person in results:
print(person.name, person.age)
*3. Actualizar Datos:*
python
# Actualizar la edad de Alice
alice = session.query(Person).filter_by(name='Alice').first()
alice.age = 26
session.commit()
# Consultar y mostrar datos actualizados
updated_people = session.query(Person).all()
for person in updated_people:
print(person.name, person.age)
*PyODBC* es una librería de Python que proporciona una interfaz para acceder a bases de datos a través de ODBC (Open Database Connectivity). ODBC es un estándar que permite a las aplicaciones acceder a diversas bases de datos utilizando un conjunto común de funciones. Algunas características de PyODBC son:
1. *Conectividad universal*: Permite conectarse a una variedad de bases de datos compatibles con ODBC, como Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL, Oracle, y más.
2. *Operaciones SQL*: Facilita la ejecución de consultas SQL y la manipulación de datos en bases de datos.
3. *Manejo de transacciones*: Admite transacciones para asegurar la integridad de los datos.
4. *Soporte para procedimientos almacenados*: Permite ejecutar procedimientos almacenados en la base de datos.
5. *Parámetros seguros*: Facilita la prevención de inyecciones SQL mediante el uso de parámetros seguros en las consultas.
### Ejemplo 1: Conexión y Consulta Básica
### Ejemplo 2: Inserción de Datos
### Ejemplo 3: Uso de Parámetros
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