python - 使用 pyodbc 时，SQL Server DateTimeOffset 将 tz 感知日期时间的偏移量更改为系统偏移量

Question

我在将时区感知日期时间从 python 上传到 SQL Server 数据类型 datetimeoffset 时遇到问题。

无论上传到哪个时区的SQL Server，它总是显示系统时间偏移量中的偏移量。它不会仅通过更改偏移量来转换实际日期时间。

    datetime = datetime.datetime.now(tz=pytz.timezone('UTC'))
    timeString = datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S%z")
    timeData = {'datetimeOFFSET':datetime, 'datetime':datetime, 'datetimeString':timeString}
    df = pd.DataFrame(data=timeData, index = np.array([1]))

Python 中的数据框:

datetimeOFFSET                         datetime                           datetimeString
2019-12-30 10:29:07.913715+00:00       2019-12-30 10:29:07.913715+00:00   2019-12-30 10:29:07+0000

sql server 中的结果:

我想要的是 datetimeOFFSET 列显示正确的偏移量 (+00:00)，而不是系统偏移量 (+01:00)。

Answer 1

2021 年 4 月更新:

这仍然是 known issue与 pandas .to_sql()

<小时/>

原始答案(警告:包括 1.4 版中已弃用的过时 SQLAlchemy 1.3 使用模式)

最近(如“今天早上”)对 SQLAlchemy 中的 datetimeoffset 处理进行了一些改进。它们将包含在下一个版本(可能是 1.3.13)中，但同时尝试从 1.3.x 分支的最新源安装...

pip install --upgrade git+https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy@rel_1_3

...看看这是否更适合您。

编辑:

经过进一步调查，问题似乎出在 to_sql 上。如果 DataFrame 包含单行，则时区偏移量将丢失:

import datetime
from pprint import pprint

import sqlalchemy as sa

# ...

engine = sa.create_engine(connection_uri, fast_executemany=True)

# test environment
table_name = 'DateTimeOffset_Test'
engine.execute(sa.text(f"DROP TABLE IF EXISTS [{table_name}]"))
engine.execute(sa.text(f"CREATE TABLE [{table_name}] (id int primary key, dto datetimeoffset)"))

# test data
my_tz = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-7))
dto_value = datetime.datetime(2020, 1, 1, 0, 0, 0, tzinfo=my_tz)
print(dto_value)  # 2020-01-01 00:00:00-07:00
#                                        ^

num_rows = 1
row_data = [(x, dto_value) for x in range(num_rows)]
df = pd.DataFrame(row_data, columns=['id', 'dto'])
print(df)
#    id                       dto
# 0   0 2020-01-01 00:00:00-07:00
#                            ^
df.to_sql(table_name, engine, if_exists='append', index=False)
result = engine.execute(sa.text(f"SELECT id, CAST(dto as varchar(50)) AS foo FROM [{table_name}]")).fetchall()
pprint(result)
# [(0, '2020-01-01 00:00:00.0000000 +00:00')]
#                                     ^ -- wrong

但是，如果 DataFrame 包含多于一行，则 datetimeoffset 值会正确上传:

# ...

num_rows = 2
row_data = [(x, dto_value) for x in range(num_rows)]
df = pd.DataFrame(row_data, columns=['id', 'dto'])
print(df)
#    id                       dto
# 0   0 2020-01-01 00:00:00-07:00
# 1   1 2020-01-01 00:00:00-07:00
#                            ^
df.to_sql(table_name, engine, if_exists='append', index=False)
result = engine.execute(sa.text(f"SELECT id, CAST(dto as varchar(50)) AS foo FROM [{table_name}]")).fetchall()
pprint(result)
# [(0, '2020-01-01 00:00:00.0000000 -07:00'), 
#  (1, '2020-01-01 00:00:00.0000000 -07:00')]
#                                     ^ -- correct

如果您真的对此有强烈的感受，您可能想提出 pandas issue关于它。