Python pandas/sqlalchemy/pyodbc:SELECT之前出现UPDATE语句时，Result对象不会从存储的proc返回行

我使用的是SQL Server 2014、pandas 0.23.4、sqlalchemy 1.2.11、pyodbc 4.0.24和Python 3.7.0。我有一个非常简单的存储过程，它对表执行更新，然后对表执行选择：

CREATE PROCEDURE my_proc_1
    @v2     INT
AS
BEGIN
    UPDATE my_table_1 
    SET v2 = @v2 
    ;

    SELECT * from my_table_1
    ;
END 
GO

这在MS SQL Server Management Studio中运行良好。但是，当我尝试使用以下代码通过Python调用它时：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

if __name__ == "__main__":
    conn_str = 'mssql+pyodbc://@MODEL_TESTING'
    engine = create_engine(conn_str)
    with engine.connect() as conn:
        df = pd.read_sql_query("EXEC my_proc_1 33", conn)
        print(df)

我得到以下错误：

sqlalchemy.exc.ResourceClosedError:此结果对象不返回 排。它已自动关闭

（如果需要完整堆栈跟踪，请告诉我，如果需要，我将更新）

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当我从存储的进程中删除更新时，代码将运行并返回结果。还要注意的是，从被更新的表之外的其他表中进行选择并没有什么区别，我会得到相同的错误。非常感谢您的帮助。

问题在于UPDATE语句返回的是一个行计数，这是一个标量值，SELECT语句返回的行“卡在”行计数后面，pyodbc无法“看到”它们（没有其他机制）

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确保存储过程总是以

设置NOCOUNT为开始，这被认为是一种最佳实践

语句，禁止从DML语句（UPDATE、DELETE等）返回行计数值，并允许存储过程仅从SELECT语句返回行。

添加

SET NOCOUNT ON语句，看看这是否有帮助。这在我的测试示例中起了作用！我现在用真实的代码进行测试。请随时将此作为一个答案发布-如果它与真正的代码工作，我将很乐意接受！