Python 到存储过程 - 要执行的第一个参数必须是字符串或 unicode 查询答案

【问题标题】：Python to stored procedures - The first argument to execute must be a string or unicode queryPython 到存储过程 - 要执行的第一个参数必须是字符串或 unicode 查询
【发布时间】：2019-10-09 23:55:56
【问题描述】：

我有一个包含 50 多个参数的存储过程，在 SQL Server 上的表中插入（基本上是通过存储过程插入数据帧）。当我运行代码时，出现以下错误：

要执行的第一个参数必须是字符串或 unicode 查询。

我尝试了以下语法，但总是出现相同的错误：

cursor = engine.raw_connection().cursor()
#1
df.apply(lambda row: cursor.execute('EXEC MyProcedure(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)',row.values), axis=1)
#2
df.apply(lambda row: cursor.execute('EXEC MyProcedure?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?',row.values), axis=1)
#3
df.apply(lambda row: cursor.execute("""EXEC MyProcedure(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)""",row.values), axis=1)
results = list(cursor.fetchall())
#4
df.apply(lambda row: cursor.execute(text('EXEC MyProcedure(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)',row.values)), axis=1)
#5
df.apply(lambda row: cursor.execute('EXEC MyProcedure',row.values), axis=1)
cursor.close()

这里不支持cursor.callproc()，所以我必须通过EXEC 或CALL 请求。
所以我相信它来自我的参数处理，但我不知道如何解决它。由于我有 57 个参数，因此我试图避免必须尽可能多地命名所有参数...
我的第一个愿望是通过将过程名称作为我的 python 函数的参数传递来使代码运行任何过程，但由于它无法运行，我假设更容易。该过程已通过 SQL Server Management 直接在数据库上执行并且工作正常。

【问题讨论】：

“引擎”是什么样的对象？我认为错误消息表明 execute() 方法的参数存在问题。此外，如果您的 proc 使用 57(!) 参数，则可能存在设计问题。
engine 是一个 sqlalchemy 引擎。它有 57 个参数，因为该表有 57 列
这就是我建议重新设计的原因。通常，您不应将行逐列传递给 proc。想象一下，您添加（或删除）一列。您的所有代码都必须更改。如果可能的话，最好将密钥传递给 proc 并让它自己获取行。
您使用的是哪种方言/DBAPI 选项？ PyODBC mxODBC pymssql zxJDBC for Jython adodbapi？我想知道这是否可能是编码问题
我用的是pyodbc最新驱动版本

标签： python sql-server sqlalchemy pyodbc

【解决方案1】：

您可以通过使用 pyodbc 的 Cursor#executemany 方法来简化事情：

cnxn = engine.raw_connection()
cnxn.autocommit = True
crsr = cnxn.cursor()

# prepare test environment
crsr.execute("TRUNCATE TABLE MyTable")  # clear previous test data, if any
# prepare test data
df = pd.DataFrame([(1, 'Alfa'), (2, 'Bravo')], columns=['id', 'txt'])

sql = "{CALL MyProcedure (?, ?)}"
rows = df.itertuples(index=False)
crsr.executemany(sql, rows)

# verify results
results = crsr.execute("SELECT * FROM MyTable").fetchall()
print(results)
# [(1, 'Alfa'), (2, 'Bravo')]

【讨论】：

我看不出它与我的 df.apply() 相比如何简化，它已经在行上迭代