在Python不工作的情况下大容量插入SQL Server

我正在尝试将csv批量插入SQL server中的表中。问题是，数据与目标表的列不匹配。目标表中有几个在源文件中找不到的审核列。我找到的解决方案是将其插入到视图中。代码非常简单：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('mssql+pyodbc://[DNS]')
conn = engine.connect()
sql = "BULK INSERT [table view] FROM '[source file path]' WITH (FIELDTERMINATOR = ',',ROWTERMINATOR = '\n')"
conn.execute(sql)
conn.close()

当我在SSMS中运行SQL语句时，它工作得非常好。当我试图从Python脚本内部执行它时，脚本会运行，但表中没有数据。我错过了什么

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更新：原来批量插入到普通表中也不起作用。

结果是，我不得不使用pyodbc，而不是使用SQL炼金术。不知道为什么这样做有效，而另一种方式却没有。此处的示例代码：

在关闭连接之前，您需要调用commit（），否则SQL操作将在连接关闭时回滚

conn.commit()
conn.close()

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检查后这对我有用。我没有将

conn.commit（）显式设置为

由每个.begin（）方法管理的块具有这样的行为，即在块完成时提交事务

将engine.begin（）作为conn：
conn.execute（sql\u批量\u插入）