函数计算 Python 连接 SQL Server 小结

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
Serverless 应用引擎免费试用套餐包,4320000 CU,有效期3个月
简介:

python 连接数据库通常要安装第三方模块,连接 MS SQL Server 需要安装 pymssql 。由于 pymsql 依赖于 FreeTDS,对于先于 2.1.3 版本的 pymssql,需要先安装 FreeTDS。由于早期版本的 pymssql 只提供了 windows 下的 wheel 打包,其他平台(如 linux)需要从源码包编译安装,那需要先安装 freetds-dev 包,以提供必要的头文件。

函数计算的 runtime 运行时的目录是只读的,所以对于需要使用 apt-get 和 pip 安装依赖的场景,需要将依赖安装在代码目录而不是系统目录。具体安装方法可以参考《函数计算安装依赖库方法小结》。而 pymssql 的老版本涉及到编译安装,比常见的二级制安装到本地目录略复杂一些。

函数计算依赖安装需要有个模拟的 linux 环境,从前我们推荐使用 fcli shell 的 sbox ,启动一个接近生产环境的 docker container 进行依赖安装。因为有些依赖是平台相关的,在 mac 系统安装的动态链接库无法在函数计算的 linux 环境下运行, pymssql 恰好属于这种情况。本文我将使用 fc-docker 进行安装和本地测试。

下面的例子是基于函数计算 runtime python3.6 的,对于 python2.7 也进行了测试,同样适用。

准备测试环境

首先使用 docker 在本机 Mac 电脑下运行一个 SQL Server 2017 服务,并初始化表结构,编辑一个 index.py 的测试文件,以验证数据库访问是否成功。

$ docker pull mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest

$ docker run -e 'ACCEPT_EULA=Y' -e 'SA_PASSWORD=Codelife.me' \
   -p 1433:1433 --name sql1 \
   -d mcr.microsoft.com/mssql/server:2017-latest

将 SQL Server 启动于 1433 端口,并设定 SA 账户密码为 Codelife.me

$ brew tap microsoft/mssql-release https://github.com/Microsoft/homebrew-mssql-release
$ brew update
$ ACCEPT_EULA=y brew install --no-sandbox msodbcsql mssql-tools

使用 homebrew 安装 mssql 客户端 sqlcmd。

$ sqlcmd -S localhost -U SA -P 'Codelife.me'
1>CREATE DATABASE TestDB
2>SELECT Name from sys.Databases
3>GO
Name
-----------------------------------------------
master
tempdb
model
msdb
TestDB

(5 rows affected)

创建测试数据库 TestDB。

1> USE TestDB
2> CREATE TABLE Inventory (id INT, name NVARCHAR(50), quantity INT)
3> INSERT INTO Inventory VALUES (1, 'banana', 150); INSERT INTO Inventory VALUES (2, 'orange', 154);
4> GO
Changed database context to 'TestDB'.

(1 rows affected)

(1 rows affected)

创建一张 Inventory 表,并参入一行测试数据。

1> SELECT * FROM Inventory WHERE quantity > 152;
2> GO
id          name                                               quantity
----------- -------------------------------------------------- -----------
          2 orange                                                     154

(1 rows affected)
1> QUIT

验证一下插入结果并退出。

准备一个测试函数

import pymssql

def handler(event, context):
    conn = pymssql.connect(
        host=r'docker.for.mac.host.internal',
        user=r'SA',
        password=r'Codelife.me',
        database='TestDB'
    )
    
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT * FROM inventory WHERE quantity > 152')
    
    result = ''

    for row in cursor:
        result += 'row = %r\n' % (row,)

    conn.close()
    return result

编写一个测试函数 index.py。该函数连接 mac 宿主机docker.for.mac.host.internal (这里不能是 localhost,因为 fc-docker 会将函数运行在 container 内部)的 SQL Server 服务。执行一个查询,并把结果返回出来。

最新版的 pymssql

创建一个空目录,存放上 index.py 文件。将命令会话的当前路径切换到 index.py 所在的目录,然后执行

$ docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint /bin/sh aliyunfc/runtime-python3.6
$ docker exec -t mssql-builder pip install -t /code pymssql
$ docker stop mssql-builder
  1. 这里使用了 fc-docker 提供的 python3.6 的模拟环境:aliyunfc/runtime-python3.6
  2. 第一行启动了一个不会退出的 docker container,第二行使用 docker exec 进入这个 container 安装依赖,最后一行退出该 container。因为本地路径 $(pwd) 被挂载到 container 内部的 /code 目录,所以 container 退出以后 /code 目录的内容还会保留在本地当前路径下。
  3. pip 通过 -t 参数将 wheel 包安装在 /code 目录下。
$ docker run --rm -v $(pwd):/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handler
row = (2, 'orange', 154)


RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174          Billed Duration: 144 ms         Memory Size: 19

执行上面命令可以顺利返回结果。对于不需要使用老本 pymssql 的用户看到这里就可以结束了。

早期版本的 pymssql

对于早于 2.1.3 版本的 pymssql, pip install 会触发源码编译安装,对于这种情况,需要安装编译时依赖的 freetds-dev,以及运行时依赖的 libsybdb5。编译时依赖可以直接安装在系统目录里,运行时依赖必须安装在本地目录下。

docker run --rm --name mssql-builder -t -d -v $(pwd):/code --entrypoint /bin/sh aliyunfc/runtime-python3.6

docker exec -t mssql-builder apt-get install -y -d -o=dir::cache=/code libsybdb5
docker exec -t mssql-builder bash -c 'for f in $(ls /code/archives/*.deb); do dpkg -x $f $(pwd) ; done;'
docker exec -t mssql-builder bash -c "rm -rf /code/archives/; mkdir /code/lib;cd /code/lib; ln -sf ../usr/lib/x86_64-linux-gnu/libsybdb.so.5 ."
docker exec -t mssql-builder apt-get install -y freetds-dev 
docker exec -t mssql-builder pip install cython 
docker exec -t mssql-builder pip install -t /code pymssql==2.1.3

docker stop mssql-builder
  1. 第一行启动一个 container,第十行停止并自动删除该 container。
  2. 第二行至第三行将运行时依赖 libsybdb5 安装于本地目录。
  3. 将动态链接库 libsybdb.so.5 链接到目录 /code/lib 目录下,因为该目录默认配置到了环境变量 LD_LIBRARY_PATH 下。
  4. 将 freetds-dev 和 cython 安装到系统目录,用于 pymssql 编译安装,因为运行时 pymssql 不需要这两个库,所以无需安装在本地目录
  5. 安装 2.1.3 版本的 pymssql,从 2.1.4 版本开始已经不需要源码安装了。
$ docker run --rm -v $(pwd):/code aliyunfc/runtime-python3.6 --handler index.handler
row = (2, 'orange', 154)


RequestId: d66496e9-4056-492b-98d9-5bf51e448174          Billed Duration: 144 ms         Memory Size: 19

测试通过。

小结

这是一份来迟的函数计算使用 sql server 数据库的配置文档。当前版本的 pymssql 已经不再需要源码安装了。但是 pip 源码包安装的方法,对于其他类似的场景也是适用的。

本文也提供了一种基于 fc-docker 的配置和调试方法,不同 fcli 的 sbox,fc-docker 可以写成脚本反复执行,并且也可以用于本地模拟执行,对于 CI 场景非常有帮助。

参考阅读

  1. http://www.pymssql.org/en/latest/intro.html#install
  2. http://www.freetds.org/
  3. http://www.pymssql.org/en/stable/pymssql_examples.html
  4. https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/quickstart-install-connect-docker?view=sql-server-2017
  5. https://cloudblogs.microsoft.com/sqlserver/2017/05/16/sql-server-command-line-tools-for-macos-released/
相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
目录
相关文章
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
python脚本:连接数据库,检查直播流是否可用
【10月更文挑战第13天】本脚本使用 `mysql-connector-python` 连接MySQL数据库,检查 `live_streams` 表中每个直播流URL的可用性。通过 `requests` 库发送HTTP请求,输出每个URL的检查结果。需安装 `mysql-connector-python` 和 `requests` 库,并配置数据库连接参数。
131 68
|
27天前
|
存储 算法 安全
FreeMQTT:一款Python语言实现的开源MQTT Server
FreeMQTT 是一款用 Python 语言并基于 Tornado 开发的开源 MQTT 服务器,支持 MQTT3.1.1 和 MQTT5.0 协议,提供多租户安全隔离、高效 Topic 匹配算法及实时上下线通知等功能,适用于 IoT 场景。快速启动仅需克隆仓库、安装依赖并运行服务。
|
2月前
|
SQL 数据库 索引
SQL语句实现投影连接:方法与技巧详解
在SQL数据库查询中,投影和连接是两个核心概念
|
2月前
|
IDE 网络安全 开发工具
IDE之pycharm:专业版本连接远程服务器代码,并配置远程python环境解释器(亲测OK)。
本文介绍了如何在PyCharm专业版中连接远程服务器并配置远程Python环境解释器,以便在服务器上运行代码。
447 0
IDE之pycharm:专业版本连接远程服务器代码,并配置远程python环境解释器(亲测OK)。
|
1月前
|
测试技术 API 数据安全/隐私保护
Python连接到Jira实例、登录、查询、修改和创建bug
通过使用Python和Jira的REST API,可以方便地连接到Jira实例并进行各种操作,包括查询、修改和创建Bug。`jira`库提供了简洁的接口,使得这些操作变得简单易行。无论是自动化测试还是开发工作流的集成,这些方法都可以极大地提高效率和准确性。希望通过本文的介绍,您能够更好地理解和应用这些技术。
132 0
|
2月前
|
SQL 数据库 索引
SQL语句实现投影连接:技巧与方法详解
在SQL数据库操作中,投影连接(Projection Join)是一种常见的数据查询技术,它结合了投影(Projection)和连接(Join)两种操作
|
2月前
|
SQL Oracle 关系型数据库
Python连接Oracle
Python连接Oracle
22 0
|
3月前
|
SQL 数据库
数据库数据恢复—SQL Server数据库报错“错误823”的数据恢复案例
SQL Server附加数据库出现错误823,附加数据库失败。数据库没有备份,无法通过备份恢复数据库。 SQL Server数据库出现823错误的可能原因有:数据库物理页面损坏、数据库物理页面校验值损坏导致无法识别该页面、断电或者文件系统问题导致页面丢失。
109 12
数据库数据恢复—SQL Server数据库报错“错误823”的数据恢复案例
|
28天前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第16天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括配置系统源、安装 SQL Server 2019 软件包以及数据库初始化,确保 SQL Server 正常运行。
|
1月前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第8天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括系统准备、配置安装源、安装 SQL Server 软件包、运行安装程序、初始化数据库以及配置远程连接。通过这些步骤,您可以顺利地在 CentOS 系统上部署和使用 SQL Server 2019。

热门文章

最新文章

相关产品

  • 函数计算
  • 下一篇
    DataWorks