Python读取SQL文件的完整流程：从文件解析到数据库查询

唐可

发布时间：2026-10-14| 2人浏览过

原创

本文详解在Python中读取并执行SQL文件的完整步骤。首先利用内置open函数加载.sql文件内容，通过join方法转换为字符串；接着使用pymysql建立MySQL数据库连接；最后调用pandas的read_sql函数执行查询。文章提供代码示例，涵盖文件路径处理、字符集设置及连接关闭等关键细节，帮助开发者高效实现SQL脚本的自动化执行。

Python读取SQL文件的核心步骤

在Python环境中读取并执行SQL文件，通常涉及文件读取、数据库连接以及SQL执行三个核心环节。

第一步，使用Python内置的open函数打开目标SQL文件。建议指定编码格式（如utf8）以确保中文等特殊字符正确处理，读取文件内容后关闭文件句柄。

第二步，引入pymysql库，通过connect函数建立与MySQL服务器的连接。连接时需配置主机地址、用户名、密码、数据库名以及字符集（charset），字符集设置有助于避免中文数据显示为问号的问题。

第三步，引入pandas库，利用其read_sql方法接收上一步获取的SQL字符串和数据库连接对象，从而执行SQL语句并将结果加载为DataFrame对象。

上述流程实现了Python直接读取本地.sql文件，并使其具备通过read_sql执行的能力，完成了从静态文件到动态数据库查询的转换。


 # sql文件夹路径
sql_path = 'sql文件夹路径' + '\\'
 
# sql文件名， .sql后缀的
sql_file = 'sql文件名.sql'
 
# 读取 sql 文件文本内容
sql = open(sql_path + sql_file, 'r', encoding = 'utf8')
sqltxt = sql.readlines()
# 此时 sqltxt 为 list 类型
 
# 读取之后关闭文件
sql.close()
 
# list 转 str
sql = "".join(sqltxt)
 
import pandas as pd
import pymysql
con = pymysql.connect(host = "机器", 
           user = "用户名", password = '密码', 
           db = "数据库名", charset='utf8')
# charset用于修正中文输出为问号的问题
 
df = pd.read_sql(sql, con)
con.close()

代码实现与数据读取示例

以下是具体的代码实现细节与扩展说明。

在Python 3环境下，结合pandas和pymysql读取MySQL数据的具体代码示例如下。


import pandas as pd
import pymysql
con = pymysql.connect(host = "localhost", 
           user = "root", password = '12', 
           db = "test", charset='utf8')
#charset用于修正中文输出为问号的问题
sql = "select * from score;"
df = pd.read_sql(sql, con)
con.close()

以上内容涵盖了从Python读取SQL文件的主要方法，如需了解更多相关技术细节，建议参考本站其他关于Python数据库操作的教程。