Какие замены регулярных выражений помогают при переписывании SQL-запросов MS Access как простых запросов TSQL? Как их можно зациклить с помощью Excel в качестве входных и выходных данных?

Этот код в основном посвящен замене регулярных выражений в цикле, что даст вам код только TSQL из запросов «MS Access SQL (VBA)» для заданного набора из более чем 500 запросов. Как было сказано выше, вы наверняка столкнетесь и с другими узорами, это просто для того, чтобы помочь вам понять, как могут выглядеть рамка и узоры.

import pandas as pd
import re

# Function to convert Access SQL to T-SQL
def convert_access_to_tsql(sql_string):
    if pd.isnull(sql_string) or sql_string.strip() == "":
        return ""  # Skip empty cells

    # Replace commas in the SELECT clause with a newline before each comma
    def replace_commas_in_select(match):
        select_clause = match.group(1)  # Captures the SELECT line
        other_part = match.group(2)  # Captures the rest (INTO, FROM, WHERE)

        # Replace commas in the select_clause with newline before each comma
        select_clause = re.sub(r',', r'\r\n,', select_clause)
        
        return f"{select_clause} {other_part}"
        
    select_pattern = r'^(SELECT.*?)(INTO|FROM|WHERE|$)'
    sql_string = re.sub(select_pattern, replace_commas_in_select, sql_string, flags=re.MULTILINE)

    # List of regex patterns and replacements
    replacements = [
        (r'Format\(\[?(\w+)?\]?!\[?(\w+)\]?,\s*""(.+?)""\)', r'convert(varchar(10), \1.\2, <Format function for \3>)'),
        (r'\[?(\w+)\]!?\[?(\w+)\]?', r'\1.\2'),
        (r'AS \[(\w+)\]', r'AS \1'),
        (r'\bJOIN\s+\[?(\w+)?\]?!\[?(\w+)\]\s+ON', r'JOIN \1.\2 ON'),
        (r'\bIs\b', r'IS'),
        (r'\bNull\b', r'NULL'),
        (r'\bOr\b', r'OR'),
        (r'convert\(varchar\(\d+\), \[?(\w+)\]?!\?(\w+)\?\)', r'convert(datetime, \1.\2)'),
        (r'Like "(\w+)\*"', r"LIKE '\1%'"),  # Convert asterisks at the end to T-SQL form
        (r'Like "\*(\w+)"', r"LIKE '%\1'"),  # Convert asterisks at the beginning to T-SQL form
        (r'Like "\*(\w+)\*"', r"LIKE '%\1%'"),  # Convert asterisks at both ends to T-SQL form
        (r'#(\d{1,2})/(\d{1,2})/(\d{4})#', r"'\3-\1-\2'"),  # Correctly convert date format
        (r'Format\(\[?([\w|\.]+)\]?,\s*\"dd/mm/yyyy\"\)', r'convert(varchar(10), \1, 115)'),  # dd/mm/yyyy Japanese
        (r'Format\(\[?([\w|\.]+)\]?,\s*\"yyyy-mm-dd\"\)', r'convert(varchar(10), \1, 120)'),  # yyyy-mm-dd ODBC canonical
        (r'Format\(\[?([\w|\.]+)\]?,\"yyyy\"', r'convert(varchar(4), \1, 112)'),  # yyyy (from yyyymmdd)
        (r'Format\(\[?([\w|\.]+)\]?,\"dd\"', r'convert(varchar(2), \1, 104)'),  # dd
        (r'Date\(\)', r'CAST(GETDATE() AS Date)'),  # Replace VBA function
        (r'"\s*([^"]*)\s*"', r"'\1'"),  # Replace "Text" with 'Text'
        (r'!(?!\[)', '.'),  # Replace ! with . except after [
        (r'\s*(INTO|AND|ON)', r'\r\n\1'),  # Replace INTO, AND, ON with line breaks
        (r'\s*AND', r'\r\n    AND'),  # Four spaces in front of AND
        (r'\s*ON', r'\r\n    ON'),  # Four spaces in front of ON      
        (r'\s*(JOIN\s+\w*|\w+\s+JOIN\s+\w*)', r'\r\n\1'),  # All types of JOIN with line breaks
        (r'\(\s*([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_.]*)\s*\)', r'\1'),  # Remove parentheses for simple dot notation (Step 1)
        (r'(?<!#)(\(\s*[^()]*![^()]*\))', r'1 == 1 # \1\n'),  # Comment out formular fields with exclamation marks, line break (Step 2)
        (r'\n\s*\n', r'\n') # Drop line break (Step 3)
    ]

    # Loop through the replacements
    for pattern, replacement in replacements:
        try:
            sql_string = re.sub(pattern, replacement, sql_string, flags=re.MULTILINE)
        except re.error as e:
            print(f"Regex error: {e} in pattern: {pattern} for string: {sql_string}")
            raise 

    # Post-processing conversion of date strings to 'YYYY-MM-DD' format
    sql_string = re.sub(
        r"'(\d{1,4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})'",
        lambda m: f"'{int(m.group(1)):04}-{int(m.group(2)):02}-{int(m.group(3)):02}'",
        sql_string
    )

    return sql_string

# Load the Excel file and read the 'New SQL Codes' column
input_file = 'output_file.xlsx'
output_file = 'output_file_tsql.xlsx'

# Read the data
df = pd.read_excel(input_file)

# Ensure that the 'New SQL Codes' column exists
if 'New SQL Codes' not in df.columns:
    print("The column 'New SQL Codes' does not exist in the Excel file.")
else:
    # Process each cell in the 'New SQL Codes' column and write the result to column 'TSQL'
    df['TSQL'] = df['New SQL Codes'].apply(convert_access_to_tsql)

    # Save the modified DataFrame as a new Excel file
    df.to_excel(output_file, index=False)

print(f"The file has been successfully saved as {output_file}.")

Результатом является столбец S, заполненный более чем 500 запросами TSQL без каких-либо функций и форматов MS Access, с разрывами строк перед каждым столбцом и перед некоторыми ключевыми словами SQL, AND и ON с отступом в четыре пробела.