[SQL Server玩转Python] 一.安装环境及T

admin管理员组

文章数量:1794759

[SQL Server玩转Python] 一.安装环境及T

在开发项目过程中，更多的是通过Python访问SQL Server数据库接口，进行数据挖掘的操作；而SQL Server2016版本之后，嵌入了强大的R、Python、Machine Learning等功能，尤其是Python代码置于存储过程中，可以实现一些便捷数据分析功能。

本系列文章主要讲解SQL Server 2017实现Python数据分析的文章，同时对比两者的优劣。第一篇文章主要讲解SQL Server开发Python环境的安装过程及基本的数据分析代码实现。基础性文章，自己也在不断学习中，希望对你有所帮助。

PS：2019年1~2月作者参加了CSDN2018年博客评选，希望您能投出宝贵的一票。我是59号，Eastmount，杨秀璋。投票地址：bss.csdn/m/topic/blog_star2018/index

五年来写了314篇博客，12个专栏，是真的热爱分享，热爱CSDN这个平台，也想帮助更多的人，专栏包括Python、数据挖掘、网络爬虫、图像处理、C#、Android等。现在也当了两年老师，更是觉得有义务教好每一个学生，让贵州学子好好写点代码，学点技术，"师者，传到授业解惑也"，提前祝大家新年快乐。2019我们携手共进，为爱而生。

---

一. 安装SQL Server

(一) 安装SQL Server 2017

本文安装的软件为：cn_sql_server_2017_developer_x64_dvd_11296175.iso 下载地址：

1.选择“全新 SQL Server 独立安装或向现有安装添加功能”。

2.安装所需功能，注意机器学习服务、R、Python均需要安装。

3.选择默认实例“MSSQLSERVER”。

4.选择混合性模型，包括SQL Server身份验证（sa）和Windows身份验证，同时添加当前用户。

5.安装。

安装成功之后，你会发现仍然不能编写SQL Server代码，这是因为还需要安装SQL Server管理工具。

(二) 安装SQL Server Management Studio

微软官方下载地址：docs.microsoft/en-us/sql/ssms/download-sql-server-management-studio-ssms?view=sql-server-2017 作者上传下载地址：

安装过程如下图所示。

安装成功之后即可使用SQL Server编写代码了。

---

二. 配置Python和R开发环境

安装成功之后我们新建一个数据库test01，可以发现SQL语句可以编写，但编写Python或R代码仍然会报错。 推荐文章： docs.microsoft/zh-tw/sql/advanced-analytics/tutorials/run-python-using-t-sql?view=sql-server-2017 解决方法： wwwblogs/OpenCoder/p/7090370.html www.kodyaz/t-sql/enable-external-script-on-sql-server-for-r-python.aspx

1.查看Python是否已经启用，查看SQL Server环境下是否有Python可执行文件。如：C:\\Program Files\\Microsoft SQL Server\\MSSQL14.MSSQLSERVER\\PYTHON_SERVICES。 注意，Scripts文件夹下可以通过pip安装其他Python库。

2.检查是否已启用外部指令，代码如下：

--查看外部指令 sp_configure 'external scripts enabled' --启用外部脚本，设置config_value为1 EXEC sp_configure 'external scripts enabled', 1 RECONFIGURE WITH OVERRIDE

如果run_value为1，则机器学习功能已经安装成功并且可供使用。否则设置config_value为1。

3.此时如果执行Python代码，可能会提示错误“此 SQL Server 实例已禁用 sp_execute_external_script，请使用 sp_configure 的已启用的外部脚本对其进行启用。” 这表示run_value仍然为0，此时需要开启服务。开启方法如下： 1) 开启SQL Server实例数据库引擎服务 2) 开启SQL Server实例Lanuchpad服务 注意执行完后要重启数据库引擎服务和SQL Server Lanuchpad服务才会正式生效：

4.重启电脑和数据库引擎服务。

5.添加最简单的Python和R语言代码，并执行。 Pyhton代码

EXEC sp_execute_external_script @language = N'Python', @script = N'print(3+4)'

运行结果如下：

R代码

exec sp_execute_external_script @language =N'R', @script=N'OutputDataSet<-InputDataSet', @input_data_1 =N'select 1 as hello' with result sets (([hello] int not null)); go

运行结果如下：

---

三. T-SQL调用Python数据分析入门

脚本语言的基本语法如下，推荐官方文章 sp_execute_external_script (TRANSACT-SQL) 。

sp_execute_external_script @language = N'language', @script = N'script' [ , @input_data_1 = N'input_data_1' ] [ , @input_data_1_name = N'input_data_1_name' ] [ , @output_data_1_name = N'output_data_1_name' ] [ , @parallel = 0 | 1 ] [ , @params = N'@parameter_name data_type [ OUT | OUTPUT ] [ ,...n ]' ] [ , @parameter1 = 'value1' [ OUT | OUTPUT ] [ ,...n ] ]

推荐这篇文章供大家学习基础知识：使用 T-SQL 執行 Python

1.程序一 调用包

execute sp_execute_external_script @language = N'Python', @script = N' import math a = 1 b = 2 c = a*b print(a,b,c) d = math.pi/6 print(math.sin(d)) '

输出结果如下所示：

2.程序二 回归预测

execute sp_execute_external_script @language = N'Python', @script = N' from sklearn import linear_model import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #X表示匹萨尺寸 Y表示匹萨价格 X = [[6], [8], [10], [14], [18]] Y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] print(X) print(Y) #回归训练 clf = linear_model.LinearRegression() clf.fit(X, Y) res = clf.predict(np.array([12]).reshape(-1, 1))[0] print(u"预测一张12英寸匹萨价格：$%.2f" % res) #预测结果 X2 = [[0], [10], [14], [25]] Y2 = clf.predict(X2) '

输出结果可以看到线性回归预测的价格。

后续文章将结合存储过程详细讲解SQL Server玩转Python的过程，比如这篇文章。 docs.microsoft/zh-cn/sql/advanced-analytics/tutorials/sqldev-py5-train-and-save-a-model-using-t-sql?view=sql-server-2017

希望文章对大家有所帮助，如果有错误或不足之处，还请海涵。最近经历的事情太多，有喜有悲，关闭了朋友圈，希望通过不断学习和写文章来忘记烦劳，将忧郁转换为动力，每周学习都记录下来。 （By：Eastmount 2018-11-12 晚上12点 blog.csdn/Eastmount/）

本文标签： 玩转环境SQLSERVERPython