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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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.mdbフィールド名から奇妙な文字を削除します。

Microsoft Access db-filesのように、多数の.mdbファイルがあります。最初のフィールド（または列）は、MyField1と名づけられています。ただし、実際のフィールド名が\ufeffMyField1、つまり実際のフィールド名の先頭に0xFEFFがあるようにファイルが破損しています。は私はpyodbc-コマンドcolnameがerrouneousフィールド名です cursor

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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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すべての行にPython/SQL-WHERE句が適用されない

私が作成したPythonプログラムで次のコードに問題があります。プログラムはデータベースからデータを取り出し、入力した参照番号'GrantRefNumber'のリストに基づいてExcelスプレッドシートに入れます。それは機能しますが、何らかの理由で最初の参照番号のみが'a.reporting_period_id like 'none-'に適用されますが、残りの部分は適用されません。 SQLコード

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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をFirebirdに接続してバインドするパラメータ

pyodbcを使用してデータベースに接続するアプリケーションがあります。異なるdbエンジンで実行することができます。今私はそれをFirebirdに適応しようとします。私は結合parametres処理するためにネイティブpyodbcの方法を使用することができます（sqliteのでテスト、Sybaseの）いくつかのDBエンジンのための： cnxn = pyodbc.connect(connect_s

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datetime列にnullを取得できないPython

Sybaseデータベースに複数のvarcharおよびdatetimeフィールドがあるテーブルServerHistoryがあり、pyodbcライブラリを使用してPythonコードベースからデータベースに接続しています。テーブルではNULL datetimeが許され、updDateがnullのレコードがいくつかありますが、Pythonからこのようなレコードを読み込むためにsqlを実行すると、updD

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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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Djangoハイブ接続

DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'sql_server.pyodbc', 'NAME': 'sampletest', 'OPTIONS': { 'driver': '/opt/cloudera/hiveodbc/lib/64/libclouderahiveodbc64.so', 'd

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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