使用Python客户端在SQL Server中执行存储过程

Question

我从StackOverflow上的一个有用的帖子中学到了如何在python (pyodbc)中调用SQL Server上的存储过程。在将我的代码修改为如下所示之后，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，上述命令需要一到两秒钟才能完成，而在数据库管理工具上成功运行这些存储过程需要大约5分钟)。

我应该如何理解在上述设置中不正常工作，以便正确调试?我通过数据库管理工具运行完全相同的代码，没有出现任何问题——存储过程按预期执行。有什么可以阻止这种情况通过Python发生呢?执行的SQL是否需要提交?是否有一种方法来调试使用返回的ResultProxy?如有任何建议，我将不胜感激。

Answer 1

直接在Engine对象上调用.execute()是一种过时的使用模式，并且会从SQLAlchemy version 1.4开始发出弃用警告。目前，首选的方法是使用使用engine.begin():

的上下文管理器(with块)。

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.

指出:

1. 当传递SQL命令字符串时，它应该包装在SQLAlchemytext()对象中。
2. SQL Server存储过程(和匿名代码块)在绝大多数情况下应该以SET NOCOUNT ON;开头。如果不这样做，可能会导致合法的结果或错误被"卡在后面"。INSERT、UPDATE或DELETE等DML语句可能发出的任何行计数。