python操作数据库时，若cursor.execute(sql)用sql语句清空数据后使用 df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)追加数据，实现中途出错即rollback

如果在执行 `cursor.execute(sql)` 后，出现了错误，需要进行 rollback 操作，可以使用以下代码实现：

import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine('数据库连接字符串')  # 连接数据库
conn = engine.connect()
trans = conn.begin()

try:
    # 执行清空数据的 sql 语句
    cursor.execute(sql)

    # 执行追加数据的操作
    df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)

    # 提交事务
    trans.commit()

except:
    # 回滚事务
    trans.rollback()

finally:
    # 关闭数据库连接
    conn.close()

其中，我们使用了 SQLAlchemy 库连接数据库，并使用 `conn.begin()` 开启事务，如果在事务执行过程中出现错误，就会执行 `trans.rollback()` 进行回滚，否则执行 `trans.commit()` 提交事务。这样可以保证数据的一致性和完整性。

相关问题

sqlalchemy实现python操作数据库时，若cursor.execute(sql)用sql语句清空数据后使用 df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)追加数据，实现中途出错即rollback

在使用`sqlalchemy`操作数据库时，可以使用上下文管理器`with`来实现自动提交或回滚事务。在这种情况下，如果在清空数据之后执行`df_upload.to_sql()`方法时出现错误，则会自动回滚并撤销对数据库的更改。

下面是一个示例代码：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.exc import IntegrityError

engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/dbname')
Session = sessionmaker(bind=engine)

# 创建数据库会话
with Session() as session:
    # 开始事务
    with session.begin():
        try:
            # 清空数据
            session.execute('TRUNCATE TABLE table_name')
            
            # 追加数据
            df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)
            
        except IntegrityError as e:
            # 出现错误时回滚事务
            session.rollback()
            print(f"Error: {str(e)}")
            
        except Exception as e:
            # 其他异常时也回滚事务
            session.rollback()
            print(f"Error: {str(e)}")
            
        else:
            # 没有出现错误时提交事务
            session.commit()
            print("Data uploaded successfully.")

在上面的代码中，我们首先创建了一个`Session`对象，并将其绑定到数据库引擎上。然后使用`with`语句创建了一个数据库会话。在这个会话中，我们使用`with session.begin()`语句开始了一个事务。在事务中，我们首先清空了数据表，然后使用`df_upload.to_sql()`方法追加数据。如果出现了`IntegrityError`异常（比如插入了重复的数据），则会回滚事务并输出错误信息。如果没有出现异常，则会提交事务并输出成功信息。

请问以下代码有何问题？ try: db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST') if y == "岗位费用": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value') elif y == "年度项目月份工时": df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value') df_upload = df_upload.dropna() df_upload = df_upload.drop_duplicates() df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())] else: sql = "delete from COST.{} where project = '{}';".format(upload_name, project_name) cursor = db.cursor() cursor.execute(sql) # db.commit() # db.close() col_names = list(df_upload) for col in col_names: df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False) df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False) else: # db.commit() # db.close() error = error msg = "" except Exception as e: db.rollback() msg = str(e)[0:100] else: db.commit() finally: db.close()

这段代码存在一些问题：

1. 引入的库`pandas`和`pymysql`没有看到在哪里导入，需要在代码开头进行导入。

2. 在执行SQL语句时，没有使用参数化查询，容易出现SQL注入漏洞。应该使用参数化查询，例如使用`cursor.execute(sql, params)`方法。其中`params`是一个元组或字典类型，用于替换SQL语句中的参数。

3. 在`try`语句块中，如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则会执行`else`语句块，但是该语句块中没有对`df_upload`进行处理，会导致后面的代码出现错误。

4. 在`else`语句块中，如果使用`cursor`对象进行数据库操作，则应该在操作完成后调用`cursor.close()`方法释放资源。

5. 在`except`语句块中，`error = error`这行代码没有实际作用，应该删除。

下面是修改后的代码：

import pandas as pd
import pymysql

try:
    db = pymysql.Connect(host='10.32.158.162', port=3306, user='dscuser', passwd='dscuser_123', db='COST')
    
    if y == "岗位费用":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['project', 'role'], value_vars=["2023", "2024", "2025", "2026", "2027", "2028", "2029", "上一版"], var_name='year', value_name='value')
    elif y == "年度项目月份工时":
        df_upload = pd.melt(df_upload, id_vars=['Project', 'Function'], value_vars=temp, var_name='year', value_name='value')
        
    df_upload = df_upload.dropna()
    df_upload = df_upload.drop_duplicates()
    df_upload = df_upload[(df_upload['value'] != 0) & (df_upload['value'].notna())]
    
    else:
        sql = "delete from COST.{} where project = %s;".format(upload_name)
        cursor = db.cursor()
        cursor.execute(sql, (project_name,))
        cursor.close()
        
        col_names = list(df_upload)
        for col in col_names:
            df_upload[col] = df_upload[col].astype('string', copy=False)
            
        df_upload.to_sql(upload_name, engine, if_exists="append", index=False)

except Exception as e:
    db.rollback()
    msg = str(e)[0:100]

else:
    db.commit()

finally:
    db.close()

在上面的代码中，我们首先导入了`pandas`和`pymysql`库。在`try`语句块中，我们首先创建了一个数据库连接`db`，然后根据不同的条件对`df_upload`进行处理。如果`y`等于"岗位费用"，则使用`pd.melt()`方法进行数据重构。如果`y`等于"年度项目月份工时"，则使用`pd.melt()`方法和`temp`变量进行数据重构。然后对数据进行清洗，去除空值和重复值，以及`value`列中的0值和空值。

如果`y`不等于"岗位费用"和"年度项目月份工时"，则执行`else`语句块。在该语句块中，我们使用参数化查询的方式执行SQL语句，避免了SQL注入漏洞。然后将`df_upload`中的数据类型转换为字符串类型，并使用`df_upload.to_sql()`方法将数据写入数据库。

在`except`语句块中，如果出现异常，则会回滚事务并输出错误信息。在`else`语句块中，如果没有出现异常，则会提交事务。最后在`finally`语句块中，关闭数据库连接。