basic bulk pyodbc insert

Question

In uno script python, ho bisogno di eseguire una query su un'origine dati e inserire ogni riga da quella query in una tabella su un'origine dati diversa. Lo farei normalmente con una singola istruzione insert/select con un join server collegato a tsql ma non ho una connessione server collegata a questa particolare origine dati.

Non riesco a trovare un semplice esempio di pyodbc. Ecco come lo farei, ma suppongo che l'esecuzione di un'istruzione di inserimento all'interno di un ciclo sia piuttosto lenta.

result = ds1Cursor.execute(selectSql) 

for row in result: 
    insertSql = "insert into TableName (Col1, Col2, Col3) values (?, ?, ?)" 
    ds2Cursor.execute(insertSql, row[0], row[1], row[2]) 
    ds2Cursor.commit() 

Esiste un modo migliore per inserire record con pyodbc? O è questo un modo relativamente efficiente per farlo comunque. Sto usando SqlServer 2012 e le ultime versioni di pyodbc e python.

Answer 1

Il modo migliore per gestire questo è utilizzare la funzione pyodbc executemany.

ds1Cursor.execute(selectSql) 
result = ds1Cursor.fetchall() 


ds2Cursor.executemany('INSERT INTO [TableName] (Col1, Col2, Col3) VALUES (?, ?, ?)', result) 
ds2Cursor.commit() 

Answer 2

Ecco una funzione che può eseguire l'inserimento di massa nel database di SQL Server.

import pypyodbc 
import contextlib 

def bulk_insert(table_name, file_path): 
    string = "BULK INSERT {} FROM '{}' (WITH FORMAT = 'CSV');" 
    with contextlib.closing(pypyodbc.connect("MYCONN")) as conn: 
     with contextlib.closing(conn.cursor()) as cursor: 
      cursor.execute(string.format(table_name, file_path)) 
     conn.commit() 
     conn.close() 

Questo funziona sicuramente. A causa di aggiornamenti, è meglio usare pypyodbc invece di pyodbc.