Python调用SQLPlus执行SQL
在数据分析和数据处理的过程中，我们经常需要使用SQL语言来查询和处理数据。而对于大部分人来说，SQLPlus是一个非常常用的工具，它可以用来与Oracle数据库进行交互，并执行SQL语句。那么，如何在Python中调用SQLPlus来执行SQL语句呢？
本文将介绍如何使用Python调用SQLPlus执行SQL语句，并提供相应的代码示例。
SQLPlus简介
SQLPlus是Oracle提供的一款命令行工具，用来与Oracle数据库进行交互。通过SQLPlus，我们可以连接到数据库、执行SQL语句、查看查询结果等。SQLPlus的特点是简单易用，但功能有限，只能执行SQL语句，不能进行复杂的数据处理和分析。
Python调用SQLPlus
Python是一种非常强大的编程语言，拥有丰富的数据处理和分析库。为了能够调用SQLPlus执行SQL语句，我们需要使用Python的subprocess模块，该模块可以用来创建新的进程并与其进行交互。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用Python调用SQLPlus执行一条SQL语句，并获取查询结果：
import subprocess
def run_sqlplus(sql_statement):
# 启动SQLPlus进程
sqlplus = subprocess.Popen(['sqlplus', '-S', '/nolog'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
# 连接到数据库
sqlplus.stdin.write(b'connect user/password@database\n')
sqlplus.stdin.flush()
# 执行SQL语句
sqlplus.stdin.write(sql_statement.encode('utf-8'))
sqlplus.stdin.write(b'\n')
sqlplus.stdin.flush()
# 获取查询结果
result = sqlplus.stdout.read().decode('utf-8')
# 关闭SQLPlus进程
sqlplus.stdin.write(b'exit\n')
sqlplus.stdin.flush()
sqlplus.wait()
return result
# 执行SQL查询语句
sql = "SELECT * FROM table_name;"
result = run_sqlplus(sql)
print(result)
在以上代码中，我们定义了一个run_sqlplus函数，该函数接收一个SQL语句作为参数，然后使用subprocess模块创建一个新的进程，并与其进行交互。在交互过程中，我们向进程的标准输入写入连接数据库和执行SQL语句的命令，然后从进程的标准输出中获取查询结果。最后，我们关闭进程并返回查询结果。
需要注意的是，在执行SQL语句之前，我们必须先连接到数据库。连接数据库的命令是connect user/password@database，其中user是用户名，password是密码，database是数据库的连接信息。你需要将这些信息替换为实际的数据库连接信息。
示例
假设我们有一个employees表，包含员工的姓名、薪水和职位。我们希望查询薪水最高的10个员工，并将查询结果进行可视化展示。
首先，我们需要编写SQL查询语句：
SELECT emp_name, salary FROM employees
ORDER BY salary DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
然后，我们可以使用run_sqlplus函数执行SQL查询，并将结果保存到一个变量中：
sql = """
SELECT emp_name, salary FROM employees
ORDER BY salary DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;
"""
result = run_sqlplus(sql)
接下来，我们需要解析查询结果，并将其转换成Python的字典列表。可以使用正则表达式或其他方法来解析查询结果，这里使用了正则表达式：
import re
pattern = r'\s*(.*?)\s*\|\s*(.*?)\s*'
matches = re.findall(pattern, result, re.MULTILINE)
data = []
for match in matches:
data.append({'emp_name': match[0], 'salary': float(match[1])})
最后，我们可以使用matplotlib库来绘制饼状图，展示薪水最高的10个员工的比例：
import matplotlib.pyplot as plt
labels = [d['emp_name'] for d in data]
sizes = [d['salary'] for d in data]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()
``
