Python

1 set, 2020

Aprendendo a utilizar Azure SQL com Python

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Neste artigo, irei demonstrar como utilizar o Azure SQL Database com o Python.

Artigo original pode ser lido aqui

Vamos fazer uma conexão e fazer uma consulta no banco de dados, e mostraremos em uma tabela em uma página Web, para isso utilizaremos o Flask, Microframework do Python para web.

Se ainda não estiver familiarizados com essas ferramentas, leia o meu primeiro artigo da série:

https://medium.com/jundevelopers/publicando-sua-aplica%C3%A7%C3%A3o-web-em-python-flask-no-webapp-do-azure-e3e59f35fc1c

Dentro do Portal do Azure, clique em adicionar um novo recurso.

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Escolha a opção de Criar um novo recurso

A seguir, escolha no menu a opção Databases e em seguida clique em SQL Database. Ou procure na aba de busca por SQL Database.

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Vamos agora criar o servidor de Banco de Dados, por enquanto ainda não criamos o Banco de dados.

Se você já tiver um servidor configurado, pode escolher diretamente.

Se não, siga os passos da figura, escolhendo um nome para o seu Server, exemplo: pythonflaskconazuresql

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No meu caso, nomeie como sqlpythonflask

Informe o admin login e a senha do server

Detalhe: Guarde bem essas informações para conectar posteriormente

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Nosso Server criado, vamos dar uma nome para o nosso database, no meu caso, escolhi pythonflasksql

O Database será o local onde estarão nossas tabelas, procedures e etc.

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Dentro do recurso, ao clicar em Overview, escolha a opção de Configurar o Firewall do seu servidor

Essa etapa é importante para você se conectar no Banco de Dados e fazer testes locais.

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Clique na opção de adicionar o IP do cliente, dessa maneira ele adiciona uma regra para que o seu IP consiga se conectar no Banco de Dados

Obs: Isso serve apenas para conexão local ou de fora do Azure, se sua aplicação estiver hospedada no Azure, essa etapa não é necessária.

Obs 2 NÃO RECOMENDADO: Para facilitar, você pode abrir todos os IPs para conexão, para isso vá em Rule Name e digite all, no campo Start IP digite 0.0.0.0 e no campo End IP digite 255.255.255.255, dessa maneira você habilita entrada no seu Database de todos os IPs. Lembrando que isso deve ser apenas temporário.

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Feito isso, podemos acessar nosso Database de um Client como o Management Studio.

Server Name utilize o cadastrado, no meu caso sqlpythonflask, caso não lembre, no Portal do Azure, dentro da aba Overview, você encontrará no nome do Servidor conforme figura abaixo.

Login e Senha que foi definido anteriormente.

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Conectado no Management Studio

Pelo Management Studio, criamos uma tabela para fins de estudo conforme script abaixo.

Copie e cole no Management Studio

Nosso Banco de dados esta pronto.

CREATE TABLE dbo.cadastro
	(
	chave_pk int NOT NULL IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
	nome varchar(500) NOT NULL,
	sobrenome varchar(500) NOT NULL,
	email varchar(500) NOT NULL
	)  

INSERT INTO [dbo].[cadastro]
           ([nome]
           ,[sobrenome]
           ,[email])
     VALUES
           ('João'
           ,'Silveira'
           ,'joasilveira@email.com')
GO
INSERT INTO [dbo].[cadastro]
           ([nome]
           ,[sobrenome]
           ,[email])
     VALUES
           ('Maria'
           ,'Oliveira'
           ,'mariaoliveira@email.com')

Agora vamos para à parte do Python

A biblioteca do Python para se conectar, tanto no SQL SERVER, quanto no Azure SQL é a pyodbc

vamos utilizar o comando a seguir para instalar no ambiente:

pip install pyodbc

Lembrando que devemos ter o Flask instalado também, veja no meu primeiro artigo, cujo o link esta a cima.

Precisamos nos certificar também se o Driver de conexão esta instalado. Para usuários de Windows, o Driver ODBC for SQL Server já vem nativo. Para usuários Linux, é necessário configurar o Driver, confira no link abaixo como fazer:

https://docs.microsoft.com/pt-br/sql/connect/odbc/linux-mac/installing-the-microsoft-odbc-driver-for-sql-server?view=sql-server-ver15

Instalado o pyodbc e o Flask, copie e cole o código abaixo em seu editor ou IDE de preferência, no caso, eu uso o Visual Studio Code

from flask import Flask, jsonify
import pyodbc 
import json
app = Flask(__name__)

@app.route('/',methods=['GET'])
def table():
    server = 'sqlpythonflask.database.windows.net' 
    database = 'pythonflasksql' 
    username = 'luigi' 
    password = '<SUA SENHA>' 
    cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER='+server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password)
    cursor = cnxn.cursor()

    cursor.execute("SELECT [nome] ,[sobrenome],[email] FROM [dbo].[cadastro]") 
    row = cursor.fetchone() 
    html = '<table border="1" style="width:50%"><tr><th>Nome</th><th>Sobrenome</th><th>Email</th></tr>'
    while row: 
        html += '<tr><td>'+row.nome+'</td><td>'+row.sobrenome+'</td><td>'+row.email+'</td></tr>'
        row = cursor.fetchone()
    html += '</table>'
    return html

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
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Vamos analisar o código:

Na linha 2, importamos a biblioteca pyodbc.

Na linhas 6 e 7, criamos nossa rota que o Flask irá utilizar na navegação.

Das linhas 8 a 11, informamos as propriedades do Banco de dados, nome do Server, o Database, login e senha, como fizemos anteriormente no Management Studio.

Na linha 12, abrimos a conexão com o banco de dados, passando os parâmetros da nossa conexão.

Na linha 15, executamos uma query, no caso, um SELECT simples.

Da linha 17 a 21, montamos o código HTML que será renderizado pelo Flask. Essa não é a melhor maneira de montar o HTML, será abordada posteriormente o Jinja, biblioteca própria para isso.

Na linha 22, retorno meu HTML que será renderizado pelo Flask e enviado ao navegador.

Iniciado nossa aplicação

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Navegamos no localhost, onde a consulta no banco de dados foi feita e nossa tabela foi montada.

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Obrigado por ler o artigo, espero que gostem.

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