无法在python中获取MSSQL存储过程的结果输出表

我的python代码基于：

在Python中导入CSV文件

连接到SQL Server数据库

python-insert语句中的查询1，该语句从csv文件中插入表1中的值

python中的查询2-执行存储过程1，它是一个“select语句”

python中的查询3-执行存储过程2，它是“表1的更新语句”

python中的查询4-执行存储过程3，这是一个“select语句，该语句在表1上有多个表连接，并生成一个包含8列的结果”

将结果导出到新的csv文件

整个python代码执行成功，但生成了一个空csv文件，但没有从查询4的游标获得任何输出

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我的示例代码：

import pyodbc
import pandas as pd 
import csv
cnxn_1 = pyodbc.connect()
with open("""csv path""") as csv1:
     reader = csv.reader(csv)
     cursor_1 = cnxn_1.cursor()
     cursor_1.execute("""INSERT INTO TABLE1""")
     cursor_1.commit()
cnxn_1.close()   

cnxn_2 = pyodbc.connect()  
cursor_2 = cnxn_2.cursor()
cursor_2.execute("""exec stored_proc_select_statement @parameter""")
result_1 = cursor_2.fetchall()
print (result_1)
cnxn_2.close()

cnxn_3 = pyodbc.connect() 
cursor_3 = cnxn_3.cursor()
cursor_3.execute("""exec stored_proc_update_statement @parameter""")
cursor_3.commit()
cnxn_3.close()

cnxn_4 = pyodbc.connect() 
cursor_4 = cnxn_4.cursor()
cursor_4.execute("""exec stored_proc_final_select_statement @parameter""")
cursor_4.commit()
cnxn_4.close()
result_2 = cursor_4.fetchall()
print (result_1)
columns = [column[0] for column in cursor_4.description]
df = pd.DataFrame.from_records(result_2, columns=columns)
print(df)
df.to_csv("""new csv path""")
cnxn_4.close()

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您过早地关闭了连接4：

cnxn_4 = pyodbc.connect() 
cursor_4 = cnxn_4.cursor()
cursor_4.execute("""exec stored_proc_final_select_statement @parameter""")
cursor_4.commit()
# **cnxn_4.close()**  ## Comment this out, or remove it.
result_2 = cursor_4.fetchall()
print (result_1)
columns = [column[0] for column in cursor_4.description]
df = pd.DataFrame.from_records(result_2, columns=columns)
print(df)
df.to_csv("""new csv path""")
cnxn_4.close()

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您过早地关闭了连接4：

cnxn_4 = pyodbc.connect() 
cursor_4 = cnxn_4.cursor()
cursor_4.execute("""exec stored_proc_final_select_statement @parameter""")
cursor_4.commit()
# **cnxn_4.close()**  ## Comment this out, or remove it.
result_2 = cursor_4.fetchall()
print (result_1)
columns = [column[0] for column in cursor_4.description]
df = pd.DataFrame.from_records(result_2, columns=columns)
print(df)
df.to_csv("""new csv path""")
cnxn_4.close()