pyspark如何导入使用了with语句和换行的SQL代码

在 PySpark 中，可以使用 `SparkSession` 对象的 `sql` 方法来执行 SQL 查询。如果 SQL 代码使用了 `with` 语句和换行，可以使用 Python 的三引号语法将 SQL 代码包含在一个字符串中，如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()

sql_code = '''
    with temp_table as (
        select *
        from some_table
        where some_column > 10
    )
    select *
    from temp_table
    where other_column = 'some_value'
'''

df = spark.sql(sql_code)

在上面的例子中，使用三引号语法将 SQL 代码包含在一个多行字符串中，并将其赋值给变量 `sql_code`。然后，使用 `SparkSession` 对象的 `sql` 方法执行 SQL 查询，并将结果保存在 DataFrame 中。

相关问题

GO 长sql语句怎么换行

在 GO 中，可以使用以下方法将长 SQL 语句分成多行：

1. 使用字符串连接符（+）连接多个字符串，每个字符串代表一个 SQL 语句的一部分，最后形成完整的 SQL 语句。例如：

sql := "SELECT * FROM table_" +
       "WHERE condition = 'value' " +
       "ORDER BY column ASC"

2. 在 SQL 语句的逗号（,）或运算符（AND、OR）后换行。例如：

sql := "SELECT column1, column2, column3 " +
       "FROM table " +
       "WHERE condition1 = 'value1' " +
       "AND condition2 = 'value2'"

3. 在 SQL 语句的关键字后换行，缩进下一行的内容。例如：

sql := "SELECT column1, column2, column3 " +
       "FROM table " +
       "WHERE condition1 = 'value1' " +
       "AND condition2 = 'value2' " +
       "GROUP BY column1 " +
       "ORDER BY column2 ASC"

以上三种方法都可以有效地将长 SQL 语句分成多行，提高代码可读性。

python sql语句换行

在Python中，如果你的SQL语句很长，可以使用反斜杠(\)进行换行，或者将SQL语句拆分成多行，例如：

sql = "SELECT column1, column2, column3 \
       FROM table1 \
       WHERE condition1 = 'value1' \
       AND condition2 = 'value2'"

或者：

sql = "SELECT column1, column2, column3" \
      "FROM table1" \
      "WHERE condition1 = 'value1'" \
      "AND condition2 = 'value2'"

这两种方式都可以实现SQL语句的换行，具体使用哪种方式取决于你个人的喜好和代码风格。