正如对另一个答案的评论中所述,T-SQL BULK INSERT 命令仅在要导入的文件与 SQL Server 实例位于同一台计算机上或位于 SMB/CIFS 网络位置时才有效SQL Server 实例可以读取。因此,它可能不适用于源文件位于远程客户端上的情况。 pyodbc 4.0.19 添加了 Cursor#fast_executemany 功能,在这种情况下可能会有所帮助。
reader = csv.reader(f) #pulls out the columns (which match the SQL table) columns = next(reader) #trims any extra spaces columns = [x.strip(' ') for x in columns] #starts SQL statement query = 'bulk insert into SpikeData123({0}) values ({1})' #puts column names in SQL query...
29485 1 Professional Sales and Service 29531 1 Remarkable Bike Store 29546 1 Bulk Discount Store 29568 1 Coalition Bike Company 29584 1 Futuristic Bikes 插入一行作为事务 此示例展示了安全地执行INSERT语句并传递参数。 将参数作为值传递可保护应用程序不受SQL 注入攻击。
这是一个可以批量插入 SQL Server 数据库的函数。 import pyodbc import contextlib def bulk_insert(table_name, file_path): string = "BULK INSERT {} FROM '{}' (WITH FORMAT = 'CSV');" with contextlib.closing(pyodbc.connect("MYCONN")) as conn: with contextlib.closing(conn.cursor()) as ...
问比executemany更快的在pyodbc中一次插入多行的解决方案EN___ Danyal Mh 嗨，起初，我是一个Rust程...
DB: MsSQL server 2014 driver: ODBC Driver 13/17 for SQL Server; SQL Server Native Client 11.0; SQL Server Issue When I use cursor.executemany() with cursor.fast_executemany = False to insert data to MSSQL table it works fine, but too slow (about 1h to write ~100000 rows). ...
1、编写脚本 vi /home/scripts/del.sh 内容如下： #!/bin/bash # Description: 替换rm命令，不是...
= pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server Native Client 10.0};' 'SERVER=localhost;DATABASE=test;UID=xxx;PWD=yyy') rows = [] row = [1, 'abc', date.today()] for i in range(10000): rows.append(row) cursor = conn.cursor() cursor.executemany('INSERT INTO test_insert VALUES (?, ?, ?
步驟3 是一個概念證明,說明如何使用 Python 和 pyodbc 連線至 SQL Server。 基本範例示範如何選取和插入資料。
29485 1 Professional Sales and Service 29531 1 Remarkable Bike Store 29546 1 Bulk Discount Store 29568 1 Coalition Bike Company 29584 1 Futuristic Bikes 插入一行作为事务 此示例展示了安全地执行INSERT语句并传递参数。 将参数作为值传递可保护应用程序不受SQL 注入攻击。