[PYTHON] Durchsuchen Sie die Tabelle mit sqlalchemy und erstellen Sie ein Wörterbuch

Durchsuchen Sie die DB-Tabelle nach gespeicherter Ausführung und erstellen Sie ein Wörterbuch

Bereiten Sie beispielsweise eine gespeicherte Prozedur in SQL Server vor, die einen Datensatz zurückgibt, der mehrere Datensätze einer Tabelle horizontal erweitert, den mit SQL Alchemy gespeicherten Datensatz ausführt und das Ausführungsergebnis (vle) mit fetch one () abruft. , Holen Sie sich den Spaltennamen (clm) der Daten mit den Schlüsseln (). Wenn Sie diese beiden mit einer Zip-Funktion auflisten und daraus ein Diktatwörterbuch machen, können Sie die Verarbeitung erweitern, z. B. das Erstellen einer XML-Datei mit elementTree im nachfolgenden Prozess.

make_dict.py

    import sqlalchemy

    ym = 201603

    CONNECT_INFO = 'mssql+pyodbc://hogehoge' #hoge hoge ist jede DNS(Odbc-Verbindung)
    engine = sqlalchemy.create_engine(CONNECT_INFO, encoding='utf-8')

    #Sitzungsgenerierung
    Session = sqlalchemy.orm.sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    
    #Ausführung gespeicherter Prozeduren
    query = 'EXEC dbo.sp_rtrv4XML @prd = {0}'.format(ym)
    #vle = session.execute(query).fetchall() #Ausführungsergebnis abrufen:Wenn mehrere Ergebnisse zurückgegeben werden
    #print( vle[0][0] )

    vle = session.execute(query).fetchone() #Ausführungsergebnis abrufen:1 Fall wird zurückgesandt
    clm = session.execute(query).keys()  #Spaltennamen abrufen

    dc = dict(zip(clm , vle)) #Erstellen Sie ein Wörterbuch
    print(dc)

    #Räumen Sie nach der Sitzung auf
    #session.commit()
    session.close()

Hinweis) Als zu verbindende Datenbank wird SQL Server angenommen. Im Fall von SQLServer wird die gespeicherte Ausführung von der EXEC-Anweisung ausgeführt.

Ergänzung

apdx.sql

--SELECT-Anweisung, die mehrere Datensätze in einer Tabelle horizontal zu einem Datensatz erweitert
;WITH apdx
AS(
    SELECT 1 AS n,'vle1-1' AS fld1 , 'vle1-2' AS fld2 UNION ALL
    SELECT 2 AS n,'vle2-1' AS fld1 , 'vle2-2' AS fld2 UNION ALL
    SELECT 3 AS n,'vle3-1' AS fld1 , 'vle3-2' AS fld2 UNION ALL
    SELECT 4 AS n,'vle4-1' AS fld1 , 'vle4-2' AS fld2 
)
--SELECT *FROM hoge
SELECT 
    MAX(CASE WHEN n= 1 THEN fld1 END )AS fl11
,   MAX(CASE WHEN n= 1 THEN fld2 END )AS fl12
,   MAX(CASE WHEN n= 2 THEN fld1 END )AS fl21
,   MAX(CASE WHEN n= 2 THEN fld2 END )AS fl22
,   MAX(CASE WHEN n= 3 THEN fld1 END )AS fl31
,   MAX(CASE WHEN n= 3 THEN fld2 END )AS fl32
,   MAX(CASE WHEN n= 4 THEN fld1 END )AS fl41
,   MAX(CASE WHEN n= 4 THEN fld2 END )AS fl42
FROM apdx

/* 
Ausführungsergebnis ↓
fl11	fl12	fl21	fl22	fl31	fl32	fl41	fl42
vle1-1	vle1-2	vle2-1	vle2-2	vle3-1	vle3-2	vle4-1	vle4-2
*/

apdx.py

#Erstellen Sie ein Wörterbuch mit der ZIP-Funktion
   clm = ['fld1','fld2','fld3','fld4']
   vle = ['vle1','vle2','vle3','vle4']

   y = zip(clm,vle)
   print(dict(y))
   # {'fld3':'vle3','fld2':'vle2','fld1':'vle1','fld4':'vle4',}