如何配置python连接oracle
这篇文章将为大家详细讲解有关如何配置python连接oracle,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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一、配置python连接oracle并测试成功
网上有不少教程,但大部分都没那么详细,并且也没有说明连接单实例和连接集群的区别,这里先介绍连接oracle单实例的方式,后续再补充连接oracle集群方式。
版本:
window 10 64位
python 3.6.8
cx-Oracle 7.3.0
安装流程:
1、使用pip安装操作oracle的包:
pip install cx_Oracle==7.3.0
2、手动配置cx_Oracle临时客户端:
注意这里电脑是64位的,使用的即时客户端也是64位的,32位的需要另外到下面的下载地址找一下
2.1、解压下面的文件
链接:https://pan.baidu.com/s/1ARcdK8kgNKfQsNbP5ZEbKg
提取码:lz0g
oracle即时客户端使用说明:
https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/19/lnoci/instant-client.html#GUID-6895DB45-97AA-4738-9959-BD677D610186
oracle即时客户端下载地址:
https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/downloads.html
2.2、放置到D盘某个位置,例如:
2.3、配置环境变量
控制面板——系统和安全——系统
2.4、重启电脑,让新配置的环境变量生效
2.5、测试配置是否成功
虽然导入cx_Oracle有红色波浪线,一般认为导入不成功,但这里可以先不管它,直接运行测试代码,没有报错说明没问题。
如果没有查到数据,也可能是该用户下没有emp表。
import cx_Oracleimport os# 设置环境编码方式,可解决读取数据库中文乱码问题os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'# 用户名/密码@IP:端口/实例名conn = cx_Oracle.connect('kplin/12sss3456@192.168.124.102:1521/ORCL')cursor = conn.cursor()try: sql = 'select * from emp' cursor.execute(sql) ret = cursor.fetchall() print(ret) # cursor.commit()except Exception as e: print(e)finally: cursor.close()
二、使用pandas读取excel数据,使用sqlalchemy协助写入数据库
1、安装sqlalchemy,pandas
这里指定pandas版本是因为最新版的pandas在读写excel的时候会有些奇怪的报错,换成1.1.4版本即可。
pip install pandas==1.1.4pip install sqlalchemy
2、准备一个excel表,命名为test.xlsx,写入以下测试数据
3、测试读取并写入数据库
#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-# date: 2021/3/14# filename: excel_to_db# author: kplinimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy import types# conn_string='oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname'conn_string='oracle+cx_oracle://KPLIN:654321@192.168.124.6:1521/ORCL'engine = create_engine(conn_string, echo=False)df = pd.read_excel('test.xlsx')# if_exists有三个可选值,'fail':如果存在该表则报错,'append':如果存在该表则将数据追加到列尾,'replace':如果存在该表则替换# df.to_sql('test', con=engine, if_exists='replace')# 按上面这种写入方式name字段将被写成clob字段类型,# 如果我们希望把name改为varchar2类型,怎么做?# 我们可以利用sqlalchemy的types把name指定为varchar2()类型len = df.name.str.len().max()df.to_sql('test', engine, if_exists='replace', dtype={'name': types.VARCHAR(len)})rows = engine.execute("SELECT * FROM TEST").fetchall()print(rows)
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