Python 链接oracle数据库（直接读入成dataframe）

python做科学计算是所有除编译语言最快的，原因在于python的numpy直接封装了大量优化性能最好的c库。

做数据操作也是我接触过最方便的（保留意见），因为基于pandas提供了大量的简易化数据操作api。

数据库：数据库提供高效简易的数据结构化查询语言，和excel一样属于很伟大的创作。

但数据库有的时候会面临一个问题：当我们遇到较为复杂的逻辑化数据操作的时候，sql语言有时候借助存储过程，（尤以付费的oracle 提供了多于mysql的方法）也能实现操作，但较之于服务端语言(如java，python）等实在是有点费劲且不讨好。

所以，我们希望可以把数据库的表式数据，直接读为python里pandas。datafram的表式数据，然后实现复杂逻辑的数据变换。

工具：python，oracle; python插件：cx_oracle，sqlalchemy，pandas，以及oracle的oci组件。（ 相比较于mysql确实费劲不少，mysql的链接可百度或者见之前的文章 ）

准备工作

1.oci 64位

oracle是远程服务器，应该是64位，但这边plsql（oracle的一款开发中间件）使用oracle的oci是32位，navicat用这个32位的也能连。唯独python报64位的oci无法被loaded。

因为plsql和navicat都在配置文件里指定了32位oci的位置，所以我决定下一个64位的oci放到环境变量里，把之前的32位环境换掉（两款软件都指定了位置，所以不影响使用 ）

上面是下载地址，解压然后把目录加入环境变量里就好了。

2.cx_oracle

这个是驱动，mysql的就是mysqldb（新版为mysqlclient）和pymysql。

这个驱动也要对应。

我的系统是win64 python 64位，所以只要amd64 python3.6版本。（ps，pip也能直接安装，但不建议，我的就出错。）

这个是5.3版本，最新是7.0，建议用老版本。

3.oracle servername问题

import sqlalchemy
import pyodbc
engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://<username>:<password>@<dsnname>")
# write the DataFrame to a table in the sql database
df.to_sql("table_name", engine)

sqlalchemy create engine（数据库类型+驱动[oracel默认是cx]+用户+密码+服务器+库名）如果只是本地普通的mysql或者oracle 完全ojb8k。

但是正式的业务环境都是主备集群等，外加网络ip限制，以此来容灾。

如oracel 有severename的设置，在oracle network/admin下有一个配置文件，navicat直接有服务名的填写项，但python这里没有。

所以我们用驱动来生成这样一个记载信息的token。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine 
import cx_Oracle