Question

最近才开始使用python，我喜欢它！但是，我坚持使用SqlAlchemy。

我正在尝试编写一个脚本来读取MS SQL数据库，查询表（所有字段，只对某些字段进行过滤），并将结果写入本地SQLite数据库。

（对象是编写数据适配器：在将结果导出到另一个数据库之前对SQLite数据库执行一些查询。也可以写入目标数据库中的临时表。）

我可以建立连接并获取查询结果 - 我可以打印它们，因此我知道该部分有效。但是，如何根据源SQL Server的查询结果结构创建新表？

这有效：

import sqlalchemy

esd = sqlalchemy.create_engine( 'mssql+pyodbc://username:passwordSservername/dbname' )
for row in esd.execute( 'select * from ticket_actions where log_dt > \'2012-09-01\''):
    print( row.eFolderID )

这也有效：

import pyodbc
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=servername;DATABASE=dbname;UID=username;PWD=password')
cursor = cnxn.cursor()
for row in cursor.execute( 'select * from ticket_actions where log_dt > \'2012-09-01\''):
    print( row.eFolderID )

关于如何使用与查询相同的结构创建新表的任何想法都有？

谢谢！

Answer 1

请参阅Creating and Dropping Database Tables：

创建...个别表格可以通过create()的{{1}} ...方法完成。

要阅读源结构，请参阅Reflecting Database Objects：

可以指示Table对象从数据库中已存在的相应数据库模式对象加载有关自身的信息。
  [...]
  反射系统也可以反映视图。

Answer 2

测试一下：

def copy_table(src_session, src_class, dst_session, dst_class):
    r=src_session.query(src_class).all()
    for i in r:
        j=dst_class()
        [setattr(j, col.name, getattr(i, col.name)) for col in i.__table__.columns]
        dst_session.add(j)

se1=db1.Session()
se2=db2.Session()
copy_table(se1, db1.Book, se2, db2.Book)
se2.commit()

SqlAlchemy：将表导出到新数据库

2 个答案: