使用 pyodbc 将数据从Pandas的DataFrame写入SQL Server

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   总公司的某数据以文件形式存放在FTP服务器上，现将其移植到我本地的SQL服务器。

   我已有连接pyodbc

 1 import pyodbc
 2 import pandas as pd
 3 from ftplib import FTP
 4 import sqlalchemy
 5 
 6 ip='XXX.XXX.XXX.XXX'
 7 port=21
 8 username='XXX'
 9 password='XXXXX'
10 ftp=FTP()
11 ftp.connect(ip,port)
12 ftp.login(username,password)
13 ftp.cwd('./cds') #进入到我的子目录
14 buffersize=1024
15 filename='3407_20200101_20200607.unl' #当然，可动态获取文件名
16 try:
17 with open(filename,'rb') as fp:
18     ftp.retrbinary('RETR %s'%os.path.basename(filname), fp.write,buffersize) 
19 except:
20     pass
21 ftp.quit()
22 #由于informix生成的unl文件为cp936编码，pandas 读取时会对有些汉字报错，所以转为utf-8
23 with open(filename,'r',encoding='cp936') as fp1,open('_temp.txt','w',encoding='utf-8') as fp2:
24     fp2.write(fp1.read())
25 
26 #本地为SQLServer+pyodbc，并已经建立了ODBC-DSN ，下面为关键代码
27 engine = sqlalchemy.create_engine("mssql+pyodbc://<username>:<password>@<dsnname>")
28 
29 #对_tmp.txt 文件读取时，要注意纯数字的(编码、ID等等）格式转换（可直接转换成object）,
30 
31 #否则Pandas会自动转换为float或bigint
32 
33 df=pd.read_csv('_temp.txt',sep='|',header=None,dtype={5:object,7:object})
34 
35 #(我的数据文件无列名，第5和7列为数值型文本，从第0列开始)
36 #最后一列为空，drop掉
37 df=df.drop(28,axis=1)
38 #增加列名,title为列名list
39 title=['','','',...]
40 df.columns=title
41 
42 # 写pandas 的 DataFrame 到SQLServer的一个表
43 df.to_sql("table_name", engine，index=False)
44 
45 #这样建立的表实质上数据类型与我的预期是不符的
46 #通过先建立符合预期的结构表来改变类型
47 with engine.connect() as con:
48     con.execute("IF OBJECT_ID('table_name') IS NOT NULL  TRUNCATE TABLE table_name  ELSE SELECT * INTO FROM table_name_bak WHERE 1=0 ")
49 df.to_sql("table_name", engine，index=False，if_exists='append')
50 #至此，完美！