python - 使用 Python 客户端在 SQL Server 中执行存储过程

Question

我从 helpful post 中学到了在 StackOverflow 上关于如何在 python (pyodbc) 中调用 SQL Server 上的存储过程。将我的代码修改为以下内容后，我能够从我创建的 db_engine 连接并运行 execute()。

import pyodbc
import sqlalchemy as sal
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import urllib

params = urllib.parse.quote_plus(
    'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
    f'SERVER=myserver.com;'
    f'DATABASE=mydb;'
    f'UID=foo;'
    f'PWD=bar')

cobnnection_string = f'mssql+pyodbc:///?odbc_connect={params}'
db_engine = create_engine(connection_string)


db_engine.execute("EXEC [dbo].[appDoThis] 'MYDB';")
<sqlalchemy.engine.result.ResultProxy at 0x1121f55e0>

db_engine.execute("EXEC [dbo].[appDoThat];")
<sqlalchemy.engine.result.ResultProxy at 0x1121f5610>

然而，即使在 Python 中运行上述代码后没有返回任何错误，当我检查数据库时，我确认没有执行任何操作(更能说明问题的是，上述命令需要一两秒才能完成，而在数据库管理工具上成功运行这些存储过程大约需要 5 分钟)。

为了正确调试，我应该如何理解上述设置中哪些部分无法正常工作？我通过我的数据库管理工具运行完全相同的代码，没有任何问题——存储过程按预期执行。什么可以通过 Python 阻止这种情况发生？执行的SQL是否需要commit？有没有办法使用返回的 ResultProxy 进行调试？如有任何建议，我们将不胜感激。

Answer 1

直接在 Engine 对象上调用 .execute() 是一种过时的使用模式，从 SQLAlchemy 1.4 版开始将发出弃用警告。如今，首选方法是使用使用 engine.begin() 的上下文管理器(with block ):

import sqlalchemy as sa

# …

with engine.begin() as conn:  # transaction starts here
    conn.execute(sa.text("EXEC [dbo].[appDoThis] 'MYDB';"))

# On exiting the `with` block the transaction will automatically be committed
#   if no errors have occurred. If an error has occurred the transaction will
#   automatically be rolled back.

注意事项:

1. 当传递 SQL 命令字符串时，它应该被包装在 SQLAlchemy text() 对象中。
2. 在绝大多数情况下，SQL Server 存储过程(和匿名代码块)应该以 SET NOCOUNT ON; 开头。如果不这样做，可能会导致合法结果或错误“滞后于”可能由 DML 语句(如 INSERT、UPDATE 或 )发出的任何行计数删除。