1. 导入第三方库

import pymssqlimport numpy as npimport pandas as pd

2. 创建数据库连接

'''pymysql.Connect()参数说明host(str):MySQL服务器地址port(int):MySQL服务器端口号user(str):用户名passwd(str): 密码db(str): 数据库名称charset(str): 连接编码'''def conn(): try: connect = pymssql.connect(host='', user='', password='', database='') if connect: return connect else: returnexcept Exception as ex: return

3. 根据 sql 语句进行查询

根据 sql 语句对数据库进行 (查询)，返回值为字典集合

def selSql(sql): #sql 执行数据库语句 lst = [] try: # 调用函数建立连接 connect = conn() #根据语句进行查询，返回值为DataFrame df = pd.read_sql(sql, connect) #DataFrame转为ndarray df1 = np.array(df) # 获取列名 column_list = list(df.columns) for row in df1: # 循环每一行数据，组装成一个字典，然后得到字典的列表 lst.append(dict(zip(column_list, list(row)))) except Exception as ex: lst = [] print(ex) finally: # 关闭数据库连接 if connect: connect.close() return lst

4. 查询结果如下

输出结果是我们需要的字典集合，key 为字段名，value 是字段的值，这样使用查询出来的字段时就会非常方便。