pyodbc：查询结果到 CSV？

Question

我正在使用 pyodbc 访问数据库并打印查询结果。

如何使用 pyodbc 将包括列在内的整个查询结果打印到 csv 文件中？

代码：

import pyodbc

cnxn = pyodbc.connect(
    #DATA BASE NAME IS HERE, HID FOR PRIVACY  )


cursor  = cnxn.cursor()

cursor.execute(""" #COMMAND GOES HERE """)


row = cursor.fetchall() #FETCHES ALL ROWS

cnxn.commit() 
cnxn.close()

Answer 1

How do I use pyodbc to print the whole query result including the columns to a csv file?

您不使用 pyodbc "print" 任何东西，但您可以使用 csv module 将 pyodbc 查询的结果转储到 CSV。

作为一个最小的例子，这对我有用：

import csv
import pyodbc
conn = pyodbc.connect("DSN=myDb")
crsr = conn.cursor()
# test data
sql = """\
SELECT 1 AS id, 'John Glenn' AS astronaut
UNION ALL
SELECT 2 AS id, 'Edwin "Buzz" Aldrin' AS astronaut
"""
rows = crsr.execute(sql)
with open(r'C:\Users\gord\Desktop\astro.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow([x[0] for x in crsr.description])  # column headers
    for row in rows:
        writer.writerow(row)

生成包含

的 CSV 文件

id,astronaut
1,John Glenn
2,"Edwin ""Buzz"" Aldrin"

Answer 2

另一种方法是使用pandas模块。使用表格时非常有用。 Pandas 还有许多其他有用的数据管理功能。

import pandas as pd
import pyodbc

conn = pyodbc.connect("DSN=myDb")
crsr = conn.cursor()
crsr.execute(""" #COMMAND GOES HERE """)
rows = crsr.fetchall()
SQLdata = pd.DataFrame(columns=["COLUMN","DATA"]) #naming your columns is optional, but useful
SQLdata["COLUMN"] = [i[0] for i in rows]
SQLdata["DATA"] = [i[1] for i in rows]
SQLdata.to_csv("myCsv.csv")

Answer 3

改进 billmanH 的回答：

conn = pyodbc.connect(' ... ')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('SELECT ...')

col_headers = [ i[0] for i in cursor.description ]
rows = [ list(i) for i in cursor.fetchall()] 
df = pd.DataFrame(rows, columns=col_headers)

df.to_csv("test.csv", index=False)

Answer 4

您可以将 select 结果导出到 CSV 文件。

import pandas as pd
import pyodbc 

conn = pyodbc.connect('""" Connection String """')

df = pd.read_sql_query('""" Select Query """', conn)
df.to_csv('""" CSV file path """', index=False)

pyodbc：查询结果到 CSV？

pyodbc: query results to CSV?

python

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