Попытка запустить хранимую процедуру MS SQL с выходным параметром. Я следил за документацией о том, как это сделать, но когда я запускаю свой код, я получаю эту ошибку: SystemError: <class 'pyodbc.Error'> вернул результат с набором ошибок. Вот мой код:
my_stored_procedure
CREATE PROCEDURE [dbo].[my_stored_procedure]
@IN1 INT
@IN2 INT
, @OUT INT OUTPUT
AS
BEGIN
SET @OUT = @IN + 1
END
мой класс.py
z = sqlalchemy.sql.expression.outparam("ret_%d" % 0, type_=int)
x = 1
y = 2
exec = self.context.\
execute(text(f"EXEC my_stored_procedure :x, :y, :z OUTPUT"), {"x": x, "y": y, "z": z})
result = exec.fetchall()
контекст.py
def execute(self, statement, args=None):
if not args:
return self.session.execute(statement)
else:
return self.session.execute(statement, args)
Любые предложения или кто-нибудь может увидеть, что я делаю неправильно?
.outparam()
был добавлен еще в SQLAlchemy 0.4 для удовлетворения конкретных требований при работе с Oracle и действительно используется только этим диалектом. Как упоминалось в текущей документации SQLAlchemy здесь, работа с хранимыми процедурами является одной из задач, в большей степени зависящих от базы данных/диалекта, из-за значительных различий в способах работы с ними на разных уровнях DBAPI.
Для SQL Server pyodbc Wiki объясняет, как это сделать здесь. Хорошей новостью является то, что если хранимая процедура не возвращает наборы результатов в дополнение к выходным/возвращаемым значениям, вам не нужно прибегать к использованию необработанного соединения DBAPI.
Для вашей (исправленной) хранимой процедуры
CREATE PROCEDURE [dbo].[my_stored_procedure]
@IN INT
, @OUT INT OUTPUT
AS
BEGIN
SET @OUT = @IN + 1
END
вы можете использовать это:
import sqlalchemy as sa
engine = sa.create_engine("mssql+pyodbc://scott:tiger^5HHH@mssql_199")
sql = """\
SET NOCOUNT ON;
DECLARE @out_param int;
EXEC dbo.my_stored_procedure @IN = :in_value, @OUT = @out_param OUTPUT;
SELECT @out_param AS the_output;
"""
with engine.begin() as conn:
result = conn.execute(sa.text(sql), {"in_value": 1}).scalar()
print(result) # 2