变量是为了在path中去%ORACLE_HOME%使用,如果没有这个变量也可以,只要在path中配置了安装的instantclient_11_2的根路径即可 第一个环境变量是为了python找到为了连接Oracle所下载的客户端, 为了python找到为了连接Oracle所下载的客户端目录 并没有tnsnames.ora listener.ora等文件 第二个是为了使得在cmd下的任何位置都...
connection.commit() # 关闭游标 cursor.close() # 关闭连接 connection.close() 通过遵循以上步骤,可以成功地连接Oracle数据库并在Python中执行各种操作。无论是从数据库中检索数据还是进行数据操作,Python与Oracle数据库的集成使得数据库交互变得非常便捷。 总结 这篇文章详细介绍了如何在Python中连接和操作Oracle数据库...
#请求池中的连接connection =pool.acquire() #使用连接cursor =connection.cursor()forresultincursor.execute("select * from mytab"):print(result) #将连接返回池中pool.release(connection) #关闭数据库连接池pool.close() 2、代码 #!/usr/bin/pyhon#coding=utf-8 importcx_Oracleimp...
步骤2: 连接到Oracle数据库 在Python中,使用cx_Oracle库来连接到Oracle数据库非常简单。需要提供数据库的连接信息,包括用户名、密码和数据库服务名(DSN)或连接字符串。 下面是一个连接的示例: 复制 import cx_Oracle # 连接到Oracle数据库 connection = cx_Oracle.connect(user="your_username", password="your_p...
print("Problem in database operation", e) finally: # Close connection cursor.close() con.close() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 我们如何从 python 调用 oracle 函数?
在Python中,使用cx_Oracle库来连接到Oracle数据库非常简单。需要提供数据库的连接信息,包括用户名、密码和数据库服务名(DSN)或连接字符串。 下面是一个连接的示例: import cx_Oracle # 连接到Oracle数据库 connection = cx_Oracle.connect(user="your_username", password="your_password", dsn="your_tns_name"...
with oracledb.connect(user=un, password=pw, dsn=cs) as connection: with connection.cursor() as cursor: sql = """select 'dalong' from dual""" for r in cursor.execute(sql): print(r) 运行效果 需要配置环境变量 格式 export PYTHON_USERNAME=system ...
("your_username", "your_password", dsn) # 创建一个游标对象 cursor = connection.cursor() # 执行SQL查询 cursor.execute("SELECT * FROM your_table") # 获取查询结果 result = cursor.fetchall() # 打印查询结果 for row in result: print(row) # 关闭游标和连接 cursor.close() connection.close(...
from pyhive import hive #连接hive conn = hive.Connection(host='ip地址', port=10000,\ username='hive', database='dws') #返回一个指针对象,用于访问和操作数据库中的数据。 cursor = conn.cursor() #操作sql语句 #cursor.excutemany(sql, args):执行多个数据库查询或命令。 cursor.execute('show tab...
如果需要使用连接池来管理数据库连接,可以使用pyodbc中的ConnectionPool来创建连接池。连接池可以提高数据库操作的效率,减少连接和断开连接的开销。 conn_str = 'DSN=db_test;UID=testuser;PWD=testpass' pool = pyodbc.pooling.ConnectionPool(mincached=1, maxcached=5, conn_str=conn_str) conn = pool.getcon...