sqlAlchemy를 사용한 저장 프로시저

sqlAlchemy를 사용한 저장 프로시저

sqlAlchemy를 사용하여 sql 서버의 저장 프로시저를 어떻게 호출할 수 있습니까?

엔진 및 연결부에는execute()임의의 sql 문에 사용할 수 있는 메서드이며 세션에도 사용할 수 있습니다.예:

results = sess.execute('myproc ?, ?', [param1, param2])

사용할 수 있습니다.outparam()필요한 경우 출력 매개 변수를 만듭니다(또는 바인딩 매개 변수 사용).bindparam()와 함께isoutparam=True옵션)

컨텍스트:저는 MySQL과 ORM 매핑 없이 플라스크-sqalchemy를 사용합니다.일반적으로 다음을 사용합니다.

# in the init method
_db = SqlAlchemy(app)

#... somewhere in my code ...
_db.session.execute(query)

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저장 프로시저 호출은 즉시 지원되지 않습니다.callproc일반적이지는 않지만 mysql 커넥터에 고유합니다.

매개 변수가 없는 저장 프로시저의 경우 다음과 같은 쿼리를 실행할 수 있습니다.

_db.session.execute(sqlalchemy.text("CALL my_proc(:param)"), param='something')

평소처럼.구급대원이 있을 때는 상황이 더 복잡해집니다

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매개 변수를 사용하는 한 가지 방법은 기본 커넥터에 액세스하는 것입니다.engine.raw_connection()예:

conn = _db.engine.raw_connection()
# do the call. The actual parameter does not matter, could be ['lala'] as well
results = conn.cursor().callproc('my_proc_with_one_out_param', [0])
conn.close()   # commit
print(results) # will print (<out param result>)

이것은 우리가 out 매개변수에 접근할 수 있기 때문에 좋지만, 이 연결은 플라스크 세션에 의해 관리되지 않습니다.즉, 관리되는 다른 쿼리와 마찬가지로 커밋/중지되지 않습니다...(절차에 부작용이 있는 경우에만 문제가 있음).

결국 저는 이렇게 했습니다.

# do the call and store the result in a local mysql variabl
# the name does not matter, as long as it is prefixed by @
_db.session.execute('CALL my_proc_with_one_out_param(@out)')
# do another query to get back the result
result = _db.session.execute('SELECT @out').fetchone()

그result값이 out 매개 변수인 튜플이 됩니다.세션 중에 다른 쿼리가 실패하면 프로시저 호출도 중단(롤백)됩니다.

생성된 프로시저 개체를 실행합니다.func:

from sqlalchemy import create_engine, func
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine = create_engine('sqlite://', echo=True)
print engine.execute(func.upper('abc')).scalar() # Using engine
session = sessionmaker(bind=engine)()
print session.execute(func.upper('abc')).scalar() # Using session

SQLAlchemy를 사용하여 MySQL에서 저장 프로시저를 호출하는 가장 쉬운 방법은callproc의 방법Engine.raw_connection().call_proc호출할 저장 프로시저에 필요한 프로시저 이름과 매개 변수가 필요합니다.

def call_procedure(function_name, params):
       connection = cloudsql.Engine.raw_connection()
       try:
           cursor = connection.cursor()
           cursor.callproc(function_name, params)
           results = list(cursor.fetchall())
           cursor.close()
           connection.commit()
           return results
       finally:
           connection.close()

sessionmaker()를 사용하여 세션을 이미 만든 경우 다음 기능을 사용할 수 있습니다.

def exec_procedure(session, proc_name, params):
    sql_params = ",".join(["@{0}={1}".format(name, value) for name, value in params.items()])
    sql_string = """
        DECLARE @return_value int;
        EXEC    @return_value = [dbo].[{proc_name}] {params};
        SELECT 'Return Value' = @return_value;
    """.format(proc_name=proc_name, params=sql_params)

    return session.execute(sql_string).fetchall()

이제 다음과 같은 매개 변수를 사용하여 저장 프로시저 'MyProc'를 실행할 수 있습니다.

params = {
    'Foo': foo_value,
    'Bar': bar_value
}
exec_procedure(session, 'MyProc', params)

프로젝트가 절실히 필요해서 저장 프로시저 호출을 처리하는 기능을 작성했습니다.

여기 있습니다.

import sqlalchemy as sql

def execute_db_store_procedure(database, types, sql_store_procedure, *sp_args):
    """ Execute the store procedure and return the response table.

    Attention: No injection checking!!!

    Does work with the CALL syntax as of yet (TODO: other databases).

    Attributes:
        database            -- the database
        types               -- tuple of strings of SQLAlchemy type names.
                               Each type describes the type of the argument
                               with the same number.
                               List: http://docs.sqlalchemy.org/en/rel_0_7/core/types.html
        sql_store_procudure -- string of the stored procedure to be executed
        sp_args             -- arguments passed to the stored procedure
    """
    if not len(types) == len(sp_args):
        raise ValueError("types tuple must be the length of the sp args.")

    # Construch the type list for the given types
    # See
    # http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/sqlelement.html?highlight=expression.text#sqlalchemy.sql.expression.text
    # sp_args (and their types) are numbered from 0 to len(sp_args)-1
    type_list = [sql.sql.expression.bindparam(
                    str(no), type_=getattr(sql.types, typ)())
                        for no, typ in zip(range(len(types)), types)]

    try:
        # Adapts to the number of arguments given to the function
        sp_call = sql.text("CALL `%s`(%s)" % (
                sql_store_procedure,
                ", ".join([":%s" % n for n in range(len(sp_args))])),
            bindparams=type_list
        )
        #raise ValueError("%s\n%s" % (sp_call, type_list))
        with database.engine.begin() as connection:
            return connection.execute(
                sp_call,
                # Don't do this at home, kids...
                **dict((str(no), arg)
                    for (no, arg) in zip(range(len(sp_args)), sp_args)))
    except sql.exc.DatabaseError:
        raise

CALL 구문과 함께 작동하므로 MySQL은 예상대로 작동합니다.MSSQL은 호출 대신 EXEC를 사용하고 구문이 조금 다른 것 같습니다.따라서 서버에 구애받지 않는 상태로 만드는 것은 여러분에게 달려 있지만 그렇게 어렵지는 않을 것입니다.

다른 해결 방법:

query = f'call Procedure ("{@param1}", "{@param2}", "{@param3}")'    
sqlEngine = sqlalchemy.create_engine(jdbc)
conn = sqlEngine.connect() 
df = pd.read_sql(query,conn,index_col=None)

저는 다음 서명이 있는 postgresql에 대한 저장 프로시저를 가지고 있었습니다.

    CREATE OR REPLACE PROCEDURE inc_run_count(
        _host text,
        _org text,
        _repo text,
        _rule_ids text[]
    )

꽤 많은 오류와 시도 끝에, 저는 이것이 python3에서 프로시저를 호출하는 방법이라는 것을 알게 되었습니다.

    def update_db_rule_count(rule_ids: List[str], host: str, org: str, repo: str):
        param_dict = {"host": host, "org": org, "repo": repo, "rule_ids": f'{{ {",".join(rule_ids)} }}'}


        with sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=ro_engine) as analytics_db:
            analytics_db.execute('call inc_run_count(:host, :org, :repo, :rule_ids)', param_dict)
            analytics_db.commit()

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/3563738/stored-procedures-with-sqlalchemy