使用pyodbc將BULK INSERT插入SQL Server表：找不到文件

Question

我知道之前已經問過這種問題，但仍然無法找到我正在尋找的答案。 我正在將csv文件批量插入到SQL Server表中，但是我收到如下錯誤：

我的代碼：

df_output.to_csv('new_file_name.csv', sep=',', encoding='utf-8')
conn = pyodbc.connect(r'DRIVER={SQL Server}; PORT=1433; SERVER=Dev02; DATABASE=db;UID='';PWD='';')
curr = conn.cursor()
print("Inserting!")
curr.execute("""BULK INSERT STG_CONTACTABILITY_SCORE
               FROM 'C:\\Users\\kdalal\\callerx_project\\caller_x\\new_file_name.csv'
               WITH
               (
                 CODEPAGE = 'ACP',
                 FIRSTROW = 2,
                 FIELDTERMINATOR = ',',
                 ROWTERMINATOR = '\n'
                 );""")
conn.commit()

錯誤：

pyodbc.ProgrammingError：（'42000'，'[42000] [Microsoft] [ODBC SQL Server驅動程序] [SQL Server]無法批量加載，因為文件“C：\\ Users \\ kdalal \\ callerx_project \\ caller_x \\ new_file_name.csv”無法操作系統錯誤代碼3（系統找不到指定的路徑。）。（4861）（SQLExecDirectW）'）

'new_file_name.csv'位於指定的路徑中。 我嘗試將路徑更改為'new_file_name.csv'，因為它位於我運行腳本的文件夾中仍然會拋出一個

文件不存在

你能告訴我這里我做錯了什么嗎？ 非常感謝提前。

Answer 1

BULK INSERT語句在SQL Server計算機上執行，因此必須可以從該計算機訪問文件路徑。 你得到“系統找不到指定的路徑”因為路徑

C:\\Users\\kdalal\\callerx_project\\caller_x\\new_file_name.csv

是你的機器，而不是SQL Server計算機上的路徑。

由於您要將數據幀的內容轉儲到CSV文件，因此您只需使用df.to_sql將內容直接推送到SQL Server而無需中間CSV文件。 為了提高性能，您可以告訴SQLAlchemy使用pyodbc的fast_executemany選項，如相關問題中所述

使用pyODBC的fast_executemany加速pandas.DataFrame.to_sql