sql_str = '''SELECT CITY_ID, CITY_NAME from FUN_CITY''' results = conn.execute(sql_str)报错Textual SQL expression 'SELECT CITY_ID, CITY_NAME...' should be explicitly declared as text('SELECT CITY_ID, CITY_NAME...')

时间: 2024-01-26 12:03:20 浏览: 25
这个错误是因为 SQLAlchemy 中的 execute() 函数需要接收一个字符串类型的 SQL 语句,但是你传入的是一个多行字符串,因此需要对 SQL 语句进行显式的文本声明。你可以将 SQL 语句用 text() 函数进行封装,例如: ```python from sqlalchemy import text sql_str = text('''SELECT CITY_ID, CITY_NAME from FUN_CITY''') results = conn.execute(sql_str) ``` 这样就能够避免该错误的出现。
相关问题

$sql_num = "select count(id) as count from news";

这是一条 PHP 语言中操作数据库的 SQL 语句,它的作用是查询数据库表 news 中的记录数量,并将结果存储在 count 字段中。具体的操作流程如下: 1. 使用 PHP 中的数据库操作函数(如 mysqli 或 PDO)连接到数据库。 2. 执行 SQL 语句,将结果存储在一个变量中。 3. 关闭数据库连接。 4. 处理查询结果,获取记录数量。 例如,使用 mysqli 函数执行这条 SQL 语句的代码如下: ``` // 连接数据库 $conn = mysqli_connect($servername, $username, $password, $dbname); // 检查连接是否成功 if (!$conn) { die("Connection failed: " . mysqli_connect_error()); } // 执行查询语句 $sql_num = "select count(id) as count from news"; $result = mysqli_query($conn, $sql_num); // 关闭数据库连接 mysqli_close($conn); // 处理查询结果 if (mysqli_num_rows($result) > 0) { $row = mysqli_fetch_assoc($result); $count = $row["count"]; echo "Total news: " . $count; } else { echo "No news"; } ``` 其中,$servername、$username、$password、$dbname 是连接数据库时需要的参数,具体根据自己的情况填写。

sql_query = "SELECT i_ui_identifier,nvc_user_name FROM t_user_info" sql_server_df = pd.read_sql(sql_query, sqlserver_conn)这是什么意思

这段代码是在使用 Python 从 SQL Server 数据库中读取数据。具体来说: - `sql_query` 是 SQL 查询语句,用于从数据库表 `t_user_info` 中选择 `i_ui_identifier` 和 `nvc_user_name` 两列数据。 - `sqlserver_conn` 是连接 SQL Server 数据库的连接对象。需要首先使用类似 `pyodbc` 等库建立连接并授权认证。 - `pd.read_sql` 是 Pandas 库中的一个函数,用于将 SQL 查询结果转化为 Pandas DataFrame 格式的数据。在这里,它接收两个参数:第一个参数是 SQL 查询语句,第二个参数是连接 SQL Server 数据库的连接对象。 最终,`sql_server_df` 就是一个 Pandas DataFrame,它包含了从 SQL Server 中查询到的 `t_user_info` 表中的 `i_ui_identifier` 和 `nvc_user_name` 两列数据。

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import pymysql import time while True: # 连接源数据库 src_conn = pymysql.connect(host='10.43.64.110', port=3306, user='selectuser', password='Xy@123456', database='messpdb') print("连接源数据库成功") # 连接目标数据库 dst_conn = pymysql.connect(host='10.43.144.231', port=3306, user='root', password='123456', database='czjsc') print("连接目标数据库成功") # 创建源游标对象 src_cursor = src_conn.cursor() # 创建目标游标对象 dst_cursor = dst_conn.cursor() # 编写SQL查询语句 #各牌号烟丝总重量 sql1 = 'select mat_id,material_name ,ROUND (sum(quantity) ,1 ) weight ,unit_id from messpdb.silk_stock a left join messpdb.maindata_material b on a.mat_id =b.ctrl where mat_id >0 group by mat_id,material_name, unit_id' sql2 = "select ROUND (sum(quantity) ,1 ) weight ,unit_id from messpdb.silk_stock a where mat_id >0 group by unit_id" sql3 = "select aa.ids,ROUND (aa.c1/bb.c2 ,3 )*100 from (select 1 as ids,count(box_code) c1 from messpdb.silk_stock a where mat_id >0 group by ids) aa, (select 1 as ids,count(box_code) c2 from messpdb.silk_stock a group by ids)bb where aa.ids=bb.ids" # 执行SQL查询语句 src_cursor.execute(sql1) src_cursor.execute(sql2) src_cursor.execute(sql3) # 获取查询结果 results1 = src_cursor.fetchall() results2 = src_cursor.fetchall() results3 = src_cursor.fetchall() print("查询数据库成功") # 更新数据到目标数据库 for row in results1: mat_id = row[0] material_name = row[1] weight = row[2] unit_id = row[3] # 将数据更新到目标数据库中 update_sql = "update cs_list set material_name=%s, weight=%s, unit_id=%s where mat_id=%s" dst_cursor.execute(update_sql, (material_name, weight, unit_id, mat_id)) print("更新数据成功") # 更新数据到目标数据库 for row in results2: weight = row[0] unit_id = row[1] # 将数据更新到目标数据库中 update_sql = "update cs2_list set weight=%s, unit_id=%s where id=1" dst_cursor.execute(update_sql, (weight, unit_id)) for row in results3: ids = row[0] stock_ratio = row[1] # 将数据更新到目标数据库中 update_sql = "update cs3_list set stock_ratio=%s where id=1" dst_cursor.execute(update_sql, stock_ratio) # 提交事务并关闭连接 dst_conn.commit() dst_cursor.close() src_cursor.close() dst_conn.close() src_conn.close() print("断开数据库连接成功") time.sleep(1) 帮我debug

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