Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 使用 Amazon Redshift Python 連接器的範例
<a name="python-connect-examples"></a>

以下是如何使用 Amazon Redshift Python 連接器的範例。若要執行這些範例，您必須先安裝 Python 連接器。如需安裝 Amazon Redshift Python 連接器的相關資訊，請參閱[安裝 Amazon Redshift Python 連接器](python-driver-install.md)。如需可與 Python 連接器搭配使用之組態選項的相關資訊，請參閱 [Amazon Redshift Python 連接器的組態選項](python-configuration-options.md)。

**Topics**
+ [使用 AWS 登入資料連線至和查詢 Amazon Redshift 叢集](#python-connect-cluster)
+ [啟用自動遞交](#python-connect-enable-autocommit)
+ [設定游標 paramstyle](#python-connect-config-paramstyle)
+ [使用 COPY 從 Amazon S3 儲存貯體複寫資料，然後使用 UNLOAD 將資料寫入至 Amazon S3 儲存貯體](#python-connect-copy-unload-s3)

## 使用 AWS 登入資料連線至和查詢 Amazon Redshift 叢集
<a name="python-connect-cluster"></a>

下列範例會引導您使用 AWS 登入資料連線至 Amazon Redshift 叢集，然後查詢資料表並擷取查詢結果。

```
#Connect to the cluster
>>> import redshift_connector
>>> conn = redshift_connector.connect(
     host='examplecluster.abc123xyz789.us-west-1.redshift.amazonaws.com',
     database='dev',
     port=5439,
     user='awsuser',
     password='my_password'
  )
  
# Create a Cursor object
>>> cursor = conn.cursor()

# Query a table using the Cursor
>>> cursor.execute("select * from book")
                
#Retrieve the query result set
>>> result: tuple = cursor.fetchall()
>>> print(result)
 >> (['One Hundred Years of Solitude', 'Gabriel García Márquez'], ['A Brief History of Time', 'Stephen Hawking'])
```

## 啟用自動遞交
<a name="python-connect-enable-autocommit"></a>

自動遞交屬性會預設為關閉，以遵循 Python Database API Specification。執行復原命令後，您可以使用以下命令開啟連線的 autocommit 屬性，以確保沒有進行中的交易。

```
#Connect to the cluster
>>> import redshift_connector
>>> conn = redshift_connector.connect(...)

# Run a rollback command
>>>  conn.rollback()

# Turn on autocommit
>>>  conn.autocommit = True
>>>  conn.run("VACUUM")

# Turn off autocommit
>>>  conn.autocommit = False
```

## 設定游標 paramstyle
<a name="python-connect-config-paramstyle"></a>

游標的 paramstyle 可透過 cursor.paramstyle 進行修改。所使用的預設 paramstyle 是 `format`。此參數的有效值為 `qmark`、`numeric`、`named`、`format` 和 `pyformat`。

以下是使用各種 paramstyle 將參數傳遞至範例 SQL 陳述式的範例。

```
# qmark
redshift_connector.paramstyle = 'qmark'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(?, ?)'
cursor.execute(sql, (1, "hello world"))

# numeric
redshift_connector.paramstyle = 'numeric'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(:1, :2)'
cursor.execute(sql, (1, "hello world"))

# named
redshift_connector.paramstyle = 'named'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(:p1, :p2)'
cursor.execute(sql, {"p1":1, "p2":"hello world"})

# format
redshift_connector.paramstyle = 'format'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(%s, %s)'
cursor.execute(sql, (1, "hello world"))

# pyformat
redshift_connector.paramstyle = 'pyformat'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(%(bar)s, %(jar)s)'
cursor.execute(sql, {"bar": 1, "jar": "hello world"})
```

## 使用 COPY 從 Amazon S3 儲存貯體複寫資料，然後使用 UNLOAD 將資料寫入至 Amazon S3 儲存貯體
<a name="python-connect-copy-unload-s3"></a>

下列範例顯示如何將資料從 Amazon S3 儲存貯體複製到資料表，然後從該資料表卸載回儲存貯體。

名為 `category_csv.txt` 且包含下列資料的文字檔案會上傳至 Amazon S3 儲存貯體：。

```
12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"
```

以下是 Python 程式碼範例，其會先連線至 Amazon Redshift 資料庫。然後，會建立名為 `category` 的資料表，並將 S3 儲存貯體中的 CSV 資料複製到資料表中。

```
#Connect to the cluster and create a Cursor
>>> import redshift_connector
>>> with redshift_connector.connect(...) as conn:
>>> with conn.cursor() as cursor:

#Create an empty table
>>>     cursor.execute("create table category (catid int, cargroup varchar, catname varchar, catdesc varchar)")

#Use COPY to copy the contents of the S3 bucket into the empty table 
>>>     cursor.execute("copy category from 's3://testing/category_csv.txt' iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")

#Retrieve the contents of the table
>>>     cursor.execute("select * from category")
>>>     print(cursor.fetchall())

#Use UNLOAD to copy the contents of the table into the S3 bucket
>>>     cursor.execute("unload ('select * from category') to 's3://testing/unloaded_category_csv.txt'  iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")

#Retrieve the contents of the bucket
>>>     print(cursor.fetchall())
 >> ([12, 'Shows', 'Musicals', 'Musical theatre'], [13, 'Shows', 'Plays', 'All "non-musical" theatre'], [14, 'Shows', 'Opera', 'All opera, light, and "rock" opera'], [15, 'Concerts', 'Classical', 'All symphony, concerto, and choir concerts'])
```

如果您未將 `autocommit` 設定為 true，請在執行 `execute()` 陳述式後使用 `conn.commit()` 遞交。

資料會卸載到 S3 儲存貯體中的 `unloaded_category_csv.text0000_part00` 檔案中，其內容如下：

```
12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"
```