이 글은 주로 Python에서 저장 프로시저를 실행하고 저장 프로시저의 반환 값을 얻는 방법을 소개합니다. Python에서 저장 프로시저를 호출하는 일반적인 방법과 관련 작업 주의 사항을 예제 형식으로 요약하고 분석합니다. 이 글의 예제
Python에서 저장 프로시저를 실행하고 저장 프로시저의 반환 값을 얻는 방법을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
Pathon에서 저장 프로시저를 실행하는 방법은 무엇입니까? 다음 방법을 사용할 수 있습니다.
저장 프로시저 정의는 기본적으로 다음과 같습니다.
ALTER procedure [dbo]. [mysp] @Station varchar ( 50), @SN varchar ( 50), @Info varchar ( 500) output , @Msg varchar ( 500) output
1. adodbapi
from adodbapi import connect server = 'dbserver' user = 'username' password = 'password' database = 'database' sp = 'sp' station = 'station' sn = 'sn' try : db = connect('Provider=SQLOLEDB.1 ;Data Source=%s;Initial Catalog=%s;/ User ID=%s;Password=%s;'%(server, database, user, password)) except Exception, e: print e else : cur = db.cursor() msg = cur.callproc(sp, (station, sn)) #参数与存储过程有关 if len(msg) > 1 : if msg[-1 ] is None : print 'sn is ok. Can be test at this station' else : print msg[-1 ] finally : try : db.close() except : pass
2를 사용합니다. pymssql
from pymssql import connect server = 'dbserver' user = 'user' password = 'password' database = 'database' sp = 'sp' station = 'station' sn = 'sn' sql = ['set nocount on' ] sql.append('declare @Msg varchar(500)' ) sql.append('declare @return_value varchar' ) sql.append("exec @return_value = %s @Station = '%s', @SN = '%s', @Info = '@Info', @Msg = @Msg output" ) sql.append('select @Msg, @return_value' ) sql = '/n' .join(sql) % (sp, station, sn) def ffchk(server, user, password, database, sql): try : db = connect(host = server, database = database, user = user, password = password, login_timeout = 10 ) cur = db.cursor() cur.execute(sql) except Exception, e: print e else : cur.nextset() # 要加上这句才能通过fetch函数取到值 注意:这语句在Python2.7对应的pymssql版本中是错误!!! print cur.fetchone() finally : try : db.close() except : pass
요약:
1. adodbapi는 간단합니다. 일련의 SQL 문을 작성할 필요가 없지만 반환된 오류 코드를 얻을 수 없거나 반환된 오류 메시지만 얻을 수 있거나 방법을 찾지 못했을 수도 있습니다
2. 첫 번째와 달리 pymssql은 반환 값과 오류 메시지를 얻을 수 있지만 sql 문을 작성해야 합니다.
여기에서는 pymssql을 사용하는 방법에 중점을 둡니다
cur.execute("exec 저장 프로시저 이름@parameter1=XXX, @parameter2='YYY'...")
cur.fetchone() 거기 저장 프로시저에서 반환된 결과 집합입니다. 저장 프로시저가 반환되면 pymssql이 이를 지원하지 않으므로 이 문장을 얻을 수 없습니다.
conn.commit() #해당 문장이 없으면 잘못된 것입니다. 예를 들어 저장 프로시저가 삽입을 실행하면 커밋이 없으면 데이터가 실제로 삽입되지 않습니다. 일반적으로 이 세 단계를 사용하면 저장 프로시저를 사용하기 위한 많은 요구 사항을 처리할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 저장 프로시저를 실행하고 반환 값을 얻는 방법 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기


핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

PhpStorm 맥 버전
최신(2018.2.1) 전문 PHP 통합 개발 도구

Eclipse용 SAP NetWeaver 서버 어댑터
Eclipse를 SAP NetWeaver 애플리케이션 서버와 통합합니다.

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU
이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

VSCode Windows 64비트 다운로드
Microsoft에서 출시한 강력한 무료 IDE 편집기
