Извлечние данных

Для начала импортируйте необходимые библиотеки - Pandas для работы с таблицами и Pymssql для работы с СУБД MsSql.

import pandas as pd

import pymssql

Далее нужно подключиться к базе данных с помощью pymssql.connect().

con = pymssql.connect(server='server',

user='user',

password='password',

database='database')

cur = con.cursor()

Если вы не знаете точное название таблицы, которая вам нужна, можно получить список доступных таблиц, используя следующий скрипт.

cur.execute('SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES')

tables = cur.fetchall()

tables

Чтобы выгрузить таблицу из базы данных можно использовать следующий шаблон, в котором вместо user и TableName нужно вписать имя пользователя, указанное в параметрах подключения к СУБД и название нужной вам таблицы из списка доступных таблиц соответственно:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[TableName]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='TableName'")

columns=cur.fetchall()

Пример получения таблицы со списком рисков:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Risks]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Risks'")

columns=cur.fetchall()

risks=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со списком последствий:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Consequences]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Consequences'")

columns=cur.fetchall()

consequences=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со списком контрольных механизмов:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Controls]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Controls'")

columns=cur.fetchall()

controls=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со списком смягчений:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Mitigations]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Mitigations'")

columns=cur.fetchall()

mitigations=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со списком категорий:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Categories]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Categories'")

columns=cur.fetchall()

categories=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со списком статусов:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[StatusTypes]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='StatusTypes'")

columns=cur.fetchall()

status=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со стратегическими целями:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Goals]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Goals'")

columns=cur.fetchall()

goals=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы с критериями успеха цели:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[CriteriaTypes]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Tactics'")

columns=cur.fetchall()

criteria_types=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])

Пример получения таблицы со списком тактик:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Tactics]")

tupples = cur.fetchall()

cur.execute("SELECT COLUMN_NAME AS [columns] FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE table_name='Tactics'")

columns=cur.fetchall()

tactics=pd.DataFrame(tupples, columns=pd.DataFrame(columns)[0])