python – 将临时表与SQLAlchemy一起使用

我试图使用临时表与SQLAlchemy,并将其连接到现有的表.这就是我到目前为止所拥有的

engine = db.get_engine(db.app,'MY_DATABASE')
df = pd.DataFrame({"id": [1,2,3],"value": [100,200,300],"date": [date.today(),date.today(),date.today()]})
temp_table = db.Table('#temp_table',db.Column('id',db.Integer),db.Column('value',db.Column('date',db.DateTime))
temp_table.create(engine)
df.to_sql(name='tempdb.dbo.#temp_table',con=engine,if_exists='append',index=False)
query = db.session.query(ExistingTable.id).join(temp_table,temp_table.c.id == ExistingTable.id)
out_df = pd.read_sql(query.statement,engine)
temp_table.drop(engine)
return out_df.to_dict('records')

这不会返回任何结果,因为to_sql的插入语句没有运行(我认为这是因为它们是使用sp_prepexec运行的,但我并不完全确定).

然后我尝试写出SQL语句(CREATE TABLE #temp_table …,INSERT INTO #temp_table …,SELECT [id] FROM …)然后运行pd.read_sql(query,engine).我收到错误消息

This result object does not return rows. It has been closed automatically.

我想这是因为声明不仅仅是SELECT？

我该如何解决这个问题(任何一个解决方案都可以工作,虽然第一个会更好,因为它避免了硬编码的SQL).要清楚,我无法修改现有数据库中的模式 – 它是供应商数据库.

解决方法

# MODEL
class ExistingTable(Base):
    __tablename__ = 'existing_table'
    id = sa.Column(sa.Integer,primary_key=True)
    name = sa.Column(sa.String)
    # ...

假设还将以下数据插入临时表：

# This data retrieved from another database and used for filtering
rows = [
    (1,100,datetime.date(2017,1,1)),(3,300,3,(5,500,5,]

创建包含该数据的CTE或子查询：

stmts = [
    # @NOTE: optimization to reduce the size of the statement:
    # make type cast only for first row,for other rows DB engine will infer
    sa.select([
        sa.cast(sa.literal(i),sa.Integer).label("id"),sa.cast(sa.literal(v),sa.Integer).label("value"),sa.cast(sa.literal(d),sa.DateTime).label("date"),]) if idx == 0 else
    sa.select([sa.literal(i),sa.literal(v),sa.literal(d)])  # no type cast

    for idx,(i,v,d) in enumerate(rows)
]
subquery = sa.union_all(*stmts)

# Choose one option below.
# I personally prefer B because one could reuse the CTE multiple times in the same query
# subquery = subquery.alias("temp_table")  # option A
subquery = subquery.cte(name="temp_table")  # option B

使用所需的连接和过滤器创建最终查询：

query = (
    session
    .query(ExistingTable.id)
    .join(subquery,subquery.c.id == ExistingTable.id)
    # .filter(subquery.c.date >= XXX_DATE)
)

# TEMP: Test result output
for res in query:
    print(res)

最后,获取pandas数据框：

out_df = pd.read_sql(query.statement,engine)
result = out_df.to_dict('records')

（编辑：哈尔滨站长网）

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