Question

我知道之前已经提出过这样的问题，但仍然无法找到我正在寻找的答案。我正在将csv文件批量插入到SQL Server表中，但我收到的错误如下所示：

我的代码：

df_output.to_csv('new_file_name.csv', sep=',', encoding='utf-8')
conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={SQL Server}; PORT=1433; SERVER=Dev02; DATABASE=db;UID='';PWD='';')
curr = conn.cursor()
print("Inserting!")
curr.execute("""BULK INSERT STG_CONTACTABILITY_SCORE
               FROM 'C:\\Users\\kdalal\\callerx_project\\caller_x\\new_file_name.csv'
               WITH
               (
                 CODEPAGE = 'ACP',
                 FIRSTROW = 2,
                 FIELDTERMINATOR = ',',
                 ROWTERMINATOR = '\n'
                 );""")
conn.commit()

错误：

pyodbc.ProgrammingError：（'42000'，'[42000] [Microsoft] [ODBC SQL 服务器驱动程序] [SQL Server]无法批量加载，因为该文件 “C：\用户\ kdalal \ callerx_project \ caller_x \ new_file_name.csv” 不能打开。操作系统错误代码3（系统不能找到指定的路径。）。（4861）（SQLExecDirectW）'）

'new_file_name.csv'位于指定的路径中。我尝试将路径更改为'new_file_name.csv'，因为它位于我运行脚本的文件夹中仍然会抛出一个

文件不存在

你能告诉我这里我做错了什么吗？非常感谢。

Answer 1

BULK INSERT语句在SQL Server计算机上执行，因此必须可以从该计算机访问文件路径。你得到“系统找不到指定的路径”，因为路径

C:\\Users\\kdalal\\callerx_project\\caller_x\\new_file_name.csv

是您的计算机上的路径，而不是SQL Server计算机。

由于您要将数据框的内容转储到CSV文件，因此您只需使用df.to_sql将内容直接推送到SQL Server而无需中间CSV文件。为了提高性能，您可以告诉SQLAlchemy使用pyodbc的fast_executemany选项，如相关问题中所述

Speeding up pandas.DataFrame.to_sql with fast_executemany of pyODBC

使用pyodbc将BULK INSERT插入SQL Server表：找不到文件

1 个答案: