### 3.1 使用 `pyodbc` 连接 SQL Server 的连接字符串格式 在 Python 中，使用 `pyodbc` 库连接 SQL Server 数据库时，连接字符串通常采用键值对的形式，指定驱动程序、服务器地址、数据库名称、用户身份验证等信息。一个典型的连接字符串如下： ```python conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=your_server;DATABASE=your_database;UID=your_username;PWD=your_password') ``` 其中： - `DRIVER` 指定使用的 ODBC 驱动程序版本，如 `{ODBC Driver 17 for SQL Server}` 或 `{SQL Server Native Client 11.0}` [^2]。 - `SERVER` 指定 SQL Server 的主机名或 IP 地址，如果是本地数据库，可以使用 `localhost` 或 `.`。 - `DATABASE` 指定要连接的数据库名称。 - `UID` 和 `PWD` 分别是登录数据库的用户名和密码。 如果使用 Windows 身份验证，则可以省略 `UID` 和 `PWD`，并使用 `Trusted_Connection=yes`： ```python conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=your_server;DATABASE=your_database;Trusted_Connection=yes') ``` ### 3.2 使用 `pymssql` 连接 SQL Server 的方式 除了 `pyodbc`，也可以使用 `pymssql` 库连接 SQL Server 数据库。其连接方式如下： ```python import pymssql conn = pymssql.connect( host='your_host', user='your_username', password='your_password', database='your_database', charset='utf8' ) ``` 其中 `host` 是 SQL Server 所在的主机地址，`user` 和 `password` 是登录凭据，`database` 是目标数据库名称，`charset` 用于指定字符集编码 [^3]。 ### 3.3 连接池与 DB API 兼容性 为了提高性能和资源利用率，可以在连接字符串中配置连接池，或者使用封装类（如 DBHelper）来统一管理数据库连接和游标操作。例如，可以通过封装实现将查询结果转换为字典格式： ```python cursor.execute("SELECT * FROM users") res_list = [dict(zip([desc[0] for desc in cursor.description], row)) for row in cursor.fetchall()] ``` 这种方式可以提升数据处理的可读性和灵活性 [^4]。 --- ###