连接到 SQL Server 并从 Python 以“直通”方式运行查询答案

【问题标题】：Connect to SQL Server and run query as "passthrough" from Python连接到 SQL Server 并从 Python 以“直通”方式运行查询
【发布时间】：2020-06-27 17:34:48
【问题描述】：

我目前有对存储在 SQL Server 数据库中的数据执行查询的代码，例如：

import pyodbc
conn = pyodbc.connect(
    r'DRIVER={SQL Server};'
    r'SERVER=SQL2SRVR;'
    r'DATABASE=DBO732;'
    r'Trusted_Connection=yes;'
    )

sqlstr = '''
    SELECT Company, Street_Address, City, State
    FROM F556
    WHERE [assume complicated criteria statement here]
'''

crsr = conn.cursor()
for row in crsr.execute(sqlstr):
    print(row.Company, row.Street_Address, row.City, row.State)

我无法在网上找到有关 pyodbc 是否可以（或默认情况下）在 SQL Server 上运行我的查询（作为直通查询）的文档，或者是否（如果 pyodbc 不能这样做）还有另一种方式（也许sqlalchemy 或类似的？）这样做。有什么见解吗？

或者有没有办法直接从 Pandas 执行直通查询？

【问题讨论】：

标签： python sql-server pandas sqlalchemy pyodbc

【解决方案1】：

如果您正在使用 pandas 和 SQL Server，那么您应该已经创建了一个 SQLAlchemy Engine 对象（通常命名为 engine）。要执行原始 DML 语句，您可以使用构造

with engine.begin() as conn:
    conn.execute("UPDATE table_name SET column_name ...")
print("table updated")

【讨论】：

谢谢，尽管您是否声称这种方法是否会导致直通查询，但我无法从您提出的答案中看出这一点。换句话说，如果我使用一堆条件执行 Select 查询，那么该条件在哪里评估（在服务器上，还是在我的本地计算机上）？
如果您使用参数化的 SELECT 查询（可能使用 pandas 的read_sql_query），则查询文本和参数值将发送到服务器，在那里进行评估，然后将结果返回到 DataFrame。