京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python调用SQLPlus来操作和解析Oracle数据库的方法
这篇文章主要介绍了Python调用SQLPlus来操作和解析Oracle数据库的方法,这样用SQL*Plus方式来分析Oracle中的数据就变得十分方便,需要的朋友可以参考下

先来看一个简单的利用python调用sqlplus来输出结果的例子:
import os
import sys
from subprocess import Popen, PIPE
sql = """
set linesize 400
col owner for a10
col object_name for a30
select owner, object_name
from dba_objects
where rownum<=10;
"""
proc = Popen(["sqlplus", "-S", "/", "as", "sysdba"], stdout=PIPE, stdin=PIPE, stderr=PIPE)
proc.stdin.write(sql)
(out, err) = proc.communicate()
if proc.returncode != 0:
print err
sys.exit(proc.returncode)
else:
print out
用Python查询Oracle,当然最好用cx_Oracle库,但有时候受到种种限制,不能安装Python第三方库,就得利用现有资源,硬着头皮上了。
用Python调用SqlPlus查询Oracle,首先要知道SqlPlus返回结果是什么样的:
(这是空行)
Number Name Address
------------ ----------- ------------------
1001 张三 南京路
1002 李四 上海路
第1行是空行,第2行是字段名称,第3行都是横杠,有空格隔开,第4行开始是查询到的结果。
在查询结果规整的情况下,根据第3行可以很清晰的看到结构,用Python解析起来也比较方便。但是,如果一张表字段特别多,记录数也相当多,那么默认情况下调用SqlPlus查询出的结果会比较乱,这就需要在调用查询之前做一些设定,比如:
set linesize 32767
set pagesize 9999
set term off verify off feedback off tab off
set numwidth 40
这样的调用查询结果就比较规整了。接下来就是用强大的Python来解析查询结果。
这里封装了一个函数,可以根据传入的SQL语句查询并解析结果,将每行结果存到列表中,列表中的每个元素是一个字段名称与值的映射。
#!/usr/bin/python
#coding=UTF-8
'''
@author: 双子座@开源中国
@summary: 通过SqlPlus查询Oracles数据库
'''
import os;
os.environ['NLS_LANG'] = 'AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8'
gStrConnection = 'username/password@10.123.5.123:1521/ora11g'
#解析SqlPlus的查询结果,返回列表
def parseQueryResult(listQueryResult):
listResult = []
#如果少于4行,说明查询结果为空
if len(listQueryResult) < 4:
return listResult
#第0行是空行,第1行可以获取字段名称,第2行可获取SQLPlus原始结果中每列宽度,第3行开始是真正输出
# 1 解析第2行,取得每列宽度,放在列表中
listStrTmp = listQueryResult[2].split(' ')
listIntWidth = []
for oneStr in listStrTmp:
listIntWidth.append(len(oneStr))
# 2 解析第1行,取得字段名称放在列表中
listStrFieldName = []
iLastIndex = 0
lineFieldNames = listQueryResult[1]
for iWidth in listIntWidth:
#截取[iLastIndex, iLastIndex+iWidth)之间的字符串
strFieldName = lineFieldNames[iLastIndex:iLastIndex + iWidth]
strFieldName = strFieldName.strip() #去除两端空白符
listStrFieldName.append(strFieldName)
iLastIndex = iLastIndex + iWidth + 1
# 3 第3行开始,解析结果,并建立映射,存储到列表中
for i in range(3, len(listQueryResult)):
oneLiseResult = unicode(listQueryResult[i], 'UTF-8')
fieldMap = {}
iLastIndex = 0
for j in range(len(listIntWidth)):
strFieldValue = oneLiseResult[iLastIndex:iLastIndex + listIntWidth[j]]
strFieldValue = strFieldValue.strip()
fieldMap[listStrFieldName[j]] = strFieldValue
iLastIndex = iLastIndex + listIntWidth[j] + 1
listResult.append(fieldMap)
return listResult
def QueryBySqlPlus(sqlCommand):
global gStrConnection
#构造查询命令
strCommand = 'sqlplus -S %s <<!\n' % gStrConnection
strCommand = strCommand + 'set linesize 32767\n'
strCommand = strCommand + 'set pagesize 9999\n'
strCommand = strCommand + 'set term off verify off feedback off tab off \n'
strCommand = strCommand + 'set numwidth 40\n'
strCommand = strCommand + sqlCommand + '\n'
#调用系统命令收集结果
result = os.popen(strCommand)
list = []
for line in result:
list.append(line)
return parseQueryResult(list)
其中os.environ['NLS_LANG']的值来自
select userenv['language'] from dual;
在调用的时候,只要类似:
listResult = QueryBySqlPlus('select * from studentinfo')
然后就可以用循环打印出结果了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07