どのようにしてOSI PIにPython 2.6を接続できますか？

Question

私はpyodbcを使用してデータベース接続を管理しています。 I OSI PIのデータベースに接続し、このエラーを受信しようとしています：

pyodbc.Error: ('IM002', "[IM002] [OSI][PI ODBC][PI]PI-API Error <pilg_getdefserverinfo> 0 (0) (SQLDriverConnectW); [01000] [Microsoft][ODBC Driver Manager] The driver doesn't support the version of ODBC behavior that the application requested (see SQLSetEnvAttr). (0)")

ベンダーと話した後、私はこの応答を得た： Looks like pyodbc is written against ODBC 3.x. The OSI PI ODBC driver is using ODBC 2.0. The python ODBC driver manager will convert most ODBC 3 calls on the fly to ODBC 2 ones. Anything added to 3, however, will obviously fail. You would need to find some way to make sure that your only using 2.0 compliant ODBC calls. Currently their is not a PI ODBC driver that is compliant with ODBC 3.0.

私はと私のコードはかなり単純ですこの時点で接続しようとしています：

import pyodbc 
constr = 'DRIVER={PI-ODBC};SERVER=myserver;UID=MY_UID' 
pyodbc.pooling=False 
conn = pyodbc.connect(constr)   # Error at this line 
conn.close() 

誰かがOSI PIにpythonを接続しましたか？もしそうなら、どうしたのですか？そうではなく、まだOSIデータベースのデータを使用していた場合、どのようにしてそのデータにアクセスしましたか？

Answer 1

を使用してみてください、私はこれを行う方法を考え出しました。私はpyodbcを使ってから変更しなければならなかった。代わりに、私はwin32comでこれをやっています。

例

from win32com.client import Dispatch 

oConn = Dispatch('ADODB.Connection') 
oRS = Dispatch('ADODB.RecordSet') 

oConn.ConnectionString = "Provider=PIOLEDB;Data Source=<server>;User ID=<username>;database=<database>;Password=<password>" 
oConn.Open() 

if oConn.State == 0: 
    print "We've connected to the database." 
    db_cmd = """SELECT tag FROM pipoint WHERE tag LIKE 'TAG0001%'""" 
    oRS.ActiveConnection = oConn 
    oRS.Open(db_cmd) 
    while not oRS.EOF: 
     #print oRS.Fields.Item("tag").Value # Ability to print by a field name 
     print oRS.Fields.Item(0).Value  # Ability to print by a field location 
     oRS.MoveNext() 
    oRS.Close() 
    oRS = None 
else: 
    print "Not connected" 

if oConn.State == 0: 
    oConn.Close() 
oConn = None 

注

• これはOSIソフトによって提供PIOLEDBドライバを必要とするが、このコードを実行するマシンにインストールされています。
• パフォーマンスはこの方法では恐ろしくないようです。私は他のいくつかのクエリで数十万レコードを取り戻すことができ、許容時間内に戻った。

Answer 2

このhttp://pypi.python.org/pypi/ceODBC/2.0.1