使用SSMS从Python输出表上载数据并将其保存在数据库中

我一直在微软SQL Server管理工作室（MicrosoftSQLServerManagementStudio）附近修修补补，试图了解它是如何工作的。现在，我正试图制作一个程序，使用Python将数据更新到SQL server中，并每天更新数据，因为我从一个站点（每天更新）获取数据。它每天都会创建单独的数据库，而且几乎会自动创建

到目前为止，我已经编写了一个python代码，它解析页面并从页面中删除表格数据并输出表格（在.csv文件中，因为我不想丢失数据）。此外，已经与数据库建立了连接，studio服务器运行python代码

import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from pandas import DataFrame

url = 'https://www.pgcb.org.bd/PGCB/?a=pages/hourly_generation_loadshed_display.php' # url name
response = requests.get(url) 
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # will get the data from the url 

tables = soup.find_all('table')
table = tables[1]

def get_data ():

    headers = table.find_all('th') # tables had the tag th 
    columns = [ td.text for td in headers ]

    df = pd.DataFrame()
    rows = table.find_all('tr')
    for row in rows:
        tds = row.find_all('td')
        data = [ td.text for td in tds ]
        temp_df = pd.DataFrame([data])

        df = df.append(temp_df, sort=True).reset_index(drop=True)

    df = df.dropna(axis=1,how='all')
    df = df.dropna(axis=0,how='all')
    df.columns = columns
    df = df[:-1]
    return df

if __name__ == "__main__":

    dataresponse = get_data()
    export_csv = dataresponse.to_csv (r'D:\Work\data\test2.csv', index = None, header = True)
    print (dataresponse.to_string())

上面的代码显示了python代码，该代码解析页面中的表，提取细节并将其保存在文件中

结果是：

          Date      Time Generation Demand Shortage Loadshed        Remark
1   14-10-2019  07:00:00     7340.8   7341        0        0              
2   14-10-2019  06:00:00     7648.2   7648        0        0              
3   14-10-2019  05:00:00       7968   7968        0        0              
4   14-10-2019  04:00:00       8077   8077        0        0              
5   14-10-2019  03:00:00       8346   8346        0        0              
6   14-10-2019  02:00:00       8577   8577        0        0              
7   14-10-2019  01:00:00       9065   9065        0        0              
8   13-10-2019  24:00:00       9490   9490        0        0              
9   13-10-2019  23:00:00       9778   9778        0        0              
10  13-10-2019  22:00:00      10216  10216        0        0              
11  13-10-2019  21:00:00      10666  10666        0        0              
12  13-10-2019  20:00:00      10897  10897        0        0              
13  13-10-2019  19:30:00      11128  11128        0        0              
14  13-10-2019  19:00:00      11219  11219        0        0  Evening Peak
15  13-10-2019  18:00:00      10330  10330        0        0              
16  13-10-2019  17:00:00       8748   8748        0        0              
17  13-10-2019  16:00:00     8938.9   8939        0        0              
18  13-10-2019  15:00:00     9248.9   9249        0        0              
19  13-10-2019  14:00:00     9077.1   9077        0        0              
20  13-10-2019  13:00:00     9133.8   9134        0        0              
21  13-10-2019  12:00:00       8904   8904        0        0      Day Peak
22  13-10-2019  11:00:00       8669   8669        0        0              
23  13-10-2019  10:00:00     8495.3   8495        0        0              
24  13-10-2019  09:00:00     8167.7   8168        0        0              
25  13-10-2019  08:00:00     7684.1   7684        0        0              
26  13-10-2019  07:00:00     7508.5   7509        0        0              
[Finished in 4.2s]

然后我建立了与服务器的连接，这仍然会产生一些问题（但我正在处理）

---

我需要在SQL server中获得结果并以表格格式输出，这些结果将保存在数据库中（每天都有单独的数据库）。

您是在尝试从SQL server运行python代码，还是仅从python更新SQL？您已经有了一个库可以执行后者，只需搜索一个如何从python执行更新的示例。我正在尝试从SQL server运行python代码，因为这将从SQL server更新数据库。没有理由将整个内容放在SQL server中，您可以非常轻松（可能更简单）地从外部更新SQL。这就是数据库的全部概念，允许应用程序更新数据。

import pyodbc 
import time 

retry_flag = True
retry_count = 0 

while retry_flag and retry_count < 10: 
    # throw an exception, which will try to connect (if failed) after every 1 sec
    try:
        conn = pyodbc.connect ('DRIVER = {SQL Server};'#Driver Name 
                                'server = ####;' #Server Name
                                'database = ;' #database Name 
                                'uid = ###;' # Username
                                'pwd = ###;') #Password
        retry_flag = False 
        cur = connection.cursor ()
    except: 
        print ("Please retry after 1 sec")
        retry_count += 1 
        time.sleep (1)

EXEC sp_execute_external_script @language = N'Python', 
@script = N'