Хранимые процедуры с sqlAlchemy

Ответ 1

Двигатели и соединения имеют метод execute(), который вы можете использовать для произвольных операторов sql, а также для сеансов. Например:

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

Вы можете использовать outparam() для создания выходных параметров, если вам нужно (или для параметров привязки используйте bindparam() с опцией isoutparam=True)

Ответ 2

Просто выполните объект процедуры, созданный с помощью 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

Ответ 3

Предположим, что у вас уже есть сеанс, созданный с помощью sessionmaker(), вы можете использовать следующую функцию:

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()

Теперь вы можете выполнить хранимую процедуру MyProc с параметрами просто так:

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

Ответ 4

контекст: я использую flask-sqlalchemy с MySQL и без ORM-отображения. Обычно я использую:

# in the init method
_db = SqlAlchemy(app)

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

Вызов хранимых процедур не поддерживается "из коробки": callproc не является общим, но специфичным для коннектора mysql.

Для хранимых процедур без параметров можно выполнить запрос наподобие

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

как обычно. Все становится сложнее, когда у вас есть параметры...

Один из способов использования параметров - получить доступ к базовому соединителю через engine.raw_connection(). Например:

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>)

Это хорошо, так как мы можем получить доступ к параметру out, НО это соединение не управляется сеансом фляги. Это означает, что оно не будет зафиксировано/прервано, как с другими управляемыми запросами... (проблематично, только если ваша процедура имеет побочный эффект).

В конце концов я сделал это:

# 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()

result будет кортежем с одним значением: выходной параметр. Это не идеально, но наименее опасно: если во время сеанса произойдет сбой другого запроса, вызов процедуры также будет прерван (откат).

Ответ 5

Самый простой способ вызова хранимой процедуры в MySQL с помощью SQLAlchemy - это использовать callproc метод Engine.raw_connection(). call_proc потребуется имя и параметры процедуры, необходимые для вызова вызываемой хранимой процедуры.

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()

Ответ 6

Из-за отчаянной потребности в моем проекте я написал функцию, которая обрабатывает вызовы с сохраненной процедурой.

Здесь вы идете:

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

Он работает с синтаксисом CALL, поэтому MySQL должен работать так, как ожидалось. Я думаю, MSSQL использует EXEC вместо вызова и немного differennt синтаксиса. Так что сделать его агностиком сервера зависит от вас, но не должно быть слишком сложно.

Ответ 7

Другой обходной путь:

query = 'call spCHECK_PARENT ('+"'"[email protected]+"'"+','+"'"[email protected]+"'"+','+"'"[email protected]+"'"+')'    
sqlEngine = sqlalchemy.create_engine(jdbc)
conn = sqlEngine.connect() 
df = pd.read_sql(query,conn,index_col=None)