pyodbc

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私は進捗openedgeデータベースからテーブルから最初の行を印刷しようとPythonとpyodbc に新しいです。（Windows 7の）ここで実行されていないコードブロックです： cursor.execute("select my-nr, my-dt-my from mytable") row = cursor.fetchone() print(row.my-nr, row.my-dt-

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pyodbc rowcountは-1を返します

行数はどのように機能しますか？私はpyodbcを使用しており、常に-1を返しています。 return_query = conn.query_db_param(query, q_params) print(return_query.rowcount) def query_db_param(self, query, params): self.cursor.execute(query,

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pyodbcバイナリ列が奇数文字を返すPython

DBからクエリを出力するコードがありますが、Varchar、intおよびその他の形式の値を表示するのに問題はありませんが、Bytearyの値は異なります。 DB上の値が0xA09080BD1160AB16のようなものですが、パイソンの印刷の結果は、私がネット上で読んだものに基づいて b'\x03\x80\x03\x8c\x00\x03\x00S^k\xdb' //not actual value

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Pyodbc update cursor

こんにちは、私はPythonのSQLでスクリプトを持っていますが、私は2つの列（datetime.dateとdatetime）を変更したいので、fecthall（）メソッドを使って必要な要素を抽出しました。時間）を別のタイムゾーンに変更しましたが、私はドキュメントを読んでいて、それは簡単ではないようです。今のところ、次のコードをテーブルを取得して、別のタイムゾーンに日付を秘密にしようとしています

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UnicodeDecodeError： 'utf-16-le'

私はアクセスデータベースからテーブルのリストを取得しようとしています。スクリプトが通過し、約3分の1のテーブルが表示され、次のエラーが表示されます。 Traceback (most recent call last): File "C:/GageInfo/sourcecode for GageTrakNotify/__test script.py", line 31, in for fld in

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WindowsサービスとしてPyodbc SQL Serverの接続が動作しない

次のコードを使用して、SQL Serverデータベースへの接続を作成します。私がフラスコアプリケーションを実行すると、正常に動作します。 cnxn = pyodbc.connect(driver='{ODBC Driver 13 for SQL Server}', server='my_user', database='my_db', u

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Pandas datetime64 [ns]値をMS Accessに取り込む方法

私はOrder_dateカラムを持ついくつかのデータフレームを持っています。すべてのDataFramesでは、のOrder_dateカラムのdtypesはdatetime64 [ns]です。これらの列には有効な日付とNaT値が入っています。 ORDER_DATE列が印刷されたときにどのように見えるかの例： Order_date 1 2017-01-01 2 NaT 3 NaT 4 NaT 5

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MS SQL Serverに接続しようとしましたが、ユーザーが空文字列のエラーをスローしました

odbcとsqlalchemyでMS SQL Serverデータベースに接続しようとすると、pandas.DataFrameをデータベースに書き込んで、ユーザーは空の文字列（接続文字列が提供されている場合）です。これはなぜでしょうか？何も私には奇妙であることは、この同じ接続文字列は、以前では、正常に動作することである ----------------------------------------

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pyodbcストアドプロシージャ/ Microsoft SQL Serverエラー42000

私は、ファイルのロード手順を自動化するスクリプトを作成中です。だから当然、私は既に存在するいくつかのストアドプロシージャを実行する必要があります。私はpyodbcを使ってデータベースに接続しています。私は、データベースからSELECT完全に罰金することができますが、私はこのエラーを取得し、データベースから実行しようとすると： pyodbc.ProgrammingError: ('42000', '

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pyODBCのfast_executemanyでpandas.DataFrame.to_sqlを高速化する

MS SQLを実行しているリモートサーバに大きなpandas.DataFrameを送信したいと思います。私が今行う方法は、data_frameオブジェクトをタプルのリストに変換し、pyODBCのexecutemany()関数でそれを送信することです。私はその後、物事はdata_frame.to_sql()メソッドを使用して（または少なくともより読み）まで高速化することができるかどうか疑問を始め i