Извлечение данных

	Для удобного извлечения данных 1С в хранилище данных: автоматической генерации SQL-представлений с именами в терминах 1С, разрешением ссылочных полей и другими преобразованиями необходимо установить ATK BiView.

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 сотрудников:

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблицы со списком подразделений:

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблицы с окладами сотрудников:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Документы.НачислениеЗарплаты.НачисленияПоДоговорам]")

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблиц с начислениями зарплаты, ндфл, взносами:

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Документы.НачислениеЗарплаты.Начисления]")

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Документы.НачислениеЗарплаты.НДФЛ]")

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

cur.execute("SELECT * FROM [database].[dbo].[Документы.НачислениеЗарплаты.Взносы]")

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблицы с информацией об отпусках сотрудников организации:

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблицы с контрагентами:

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблиц с банковскими выписками:

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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

Пример получения таблицы с поступлением товаров и услуг:

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

tupples = cur.fetchall()

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

columns=cur.fetchall()

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