如何从Spark（Databricks）JDBC python在SQL server上运行存储过程？

我有一个在SQL SERVER中使用下面的Scala代码在Databricks中执行存储过程的工作示例。但是我想知道在PythonJDBC中是否也可以这样做？我不能让它工作。请参见以下示例：

SCALA中的工作代码

import java.sql.DriverManager
import java.sql.Connection
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType,IntegerType};
import java.sql.ResultSet

val username = "xxxxx"
val pass = "xxxxx"
val url = "jdbc:sqlserver://xxx.database.windows.net:1433;databaseName=xxx"
val table = "SalesLT.Temp3"
val query = s"EXEC sp_truncate_table '${table}'"

val conn = DriverManager.getConnection(url, username, pass)
val rs = conn.createStatement.execute(query)

迄今为止的Python代码

connector_type_sql_server_driver = "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
jdbc_hostname = "xxxx.database.windows.net"
jdbc_database = "xxxx"
jdbc_port = 1433
jdbc_url = f"jdbc:sqlserver://{jdbc_hostname}:{jdbc_port};database={jdbc_database}"
jdbc_spa_user = "xxx"
jdbc_spa_password = "xxx"


query = "EXEC sys.sp_tables"
query2 = "SELECT * FROM sys.tables"

jdbc_db = (spark.read
          .format("jdbc")
          .option("driver", connector_type_sql_server_driver)
          .option("url", jdbc_url)
          .option("query", query)
          .option("user", jdbc_spa_user)
          .option("password", jdbc_spa_password)
          .load()
          )

python中的query2正在工作，但任何以EXEC开头的东西似乎都不起作用

如果不可能，有人能详细解释一下为什么可以在Scala中而不是在databricks中用Python来完成吗？我想让它与Python一起工作，因为其他笔记本都已经使用Python了

多谢各位

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/Baatch

是的，您可能只需要访问JDBC的底层Java类，如下所示：

#第一行是进入JDBC世界的主要入口点
driver\u manager=spark.\u sc.\u gateway.jvm.java.sql.DriverManager
connection=driver\u manager.getConnection（mssql\u url、mssql\u用户、mssql\u通行证）
connection.prepareCall（“EXEC sys.sp_tables”）.execute（）
连接。关闭（）