如何使用 SQL 炼金术从 Python 中调用 Microsoft SQL Server 存储过程-解网

问：

我想使用 Python 和 SQL Alchemy 执行驻留在 Microsoft SQL Server 上的存储过程。

到目前为止，我能够连接到 Microsoft SQL Server，运行简单的选择查询，将其分配给 Panda 数据帧并使用以下代码将其保存到 csv 文件：

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
Server='Jaar'
Database='M'
Driver='ODBC Driver 17 for SQL Server'
Database_Con = f'mssql://@{Server}/{Database}?driver={Driver}'
engine=create_engine(Database_Con)
con = engine.connect()
df=pd.read_sql_query("SELECT * FROM [M].[Dim].[Accounts_t]",con)

但是，我尝试对采用两个参数的 SP 执行相同的操作，但没有成功

此外，我无法让这个例子起作用：https://sql-query.dev/articles/1767

并且在 SQL Alchemy 文档中没有找到太多可以帮助我的东西。

谢谢

我要执行的 SP 如下：

USE [M]
GO

DECLARE @return_value int

EXEC    @return_value = [Reporting].[Finance_Payments_Mvmts_sp]
        @PeriodStart = 202212,
        @PeriodEnd = 202310

SELECT  'Return Value' = @return_value

GO

python-3.x sql-server pandas 存储过程 sqlalchemy

import pymssql
import pandas as pd
conn = pymssql.connect(server = 'Jaar', database = 'M')
cursor = conn.cursor(as_dict=True)
PeriodStart = 202212
PeriodEnd = 202310
cursor.callproc('[Reporting].[Finance_Payments_Mvmts_sp]', (PeriodStart, PeriodEnd))
(202212, 202310)
rows = []
for row in cursor:
    rows.append(row)

df = pd.DataFrame(rows)
print(df)

df.to_csv("TestOutput.csv")

我需要它做什么，即使用输入参数运行SQL Server存储过程

https://pypi.org/project/pymssql/

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如何使用 SQL 炼金术从 Python 中调用 Microsoft SQL Server 存储过程

How to call Microsoft SQL Server Stored Procedure from within Python using SQL Alchemy

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