Question

我正在尝试将csv批量插入SQL Server中的表中。问题是，数据与目标表的列不匹配。目标表有几个在源文件中找不到的审计列。我找到的解决方案是插入到视图中。代码非常简单：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mssql+pyodbc://[DNS]')
conn = engine.connect()
sql = "BULK INSERT [table view] FROM '[source file path]' WITH (FIELDTERMINATOR = ',',ROWTERMINATOR = '\n')"
conn.execute(sql)
conn.close()

当我在SSMS中运行SQL语句时，它运行得很好。当我尝试从Python脚本中执行它时，脚本会运行，但表中没有数据。我错过了什么？

更新：事实证明批量插入普通表也不起作用。

Answer 1

事实证明，我不得不使用SQL Alchemy，而是使用pypyodbc。不知道为什么这有效，而另一种方式则没有。此处的示例代码：How to Speed up with Bulk Insert to MS Server from Python with Pyodbc from CSV

Answer 2

在关闭连接之前，需要调用commit（），否则SQL操作将在连接关闭时回滚。

conn.commit()
conn.close()

Answer 3

在选中sqlalchemy transactions refeference后，这对我有用。我没有明确将conn.commit()设置为

由每个.begin（）方法管理的块具有这样的行为，使得该块完成时将提交事务。

with engine.begin() as conn:
  conn.execute(sql_bulk_insert)

使用Python无法正常插入SQL Server

3 个答案: