python读取oracle函数返回值_Python

python读取oracle函数返回值

2020-09-02 09:21ryan1985 Python

这篇文章主要介绍了python读取oracle函数返回值的相关资料，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

在oracle中创建一个函数，本来是想返回一个index table的，没有成功。想到文本也可以传输信息，就突然来了灵感，把返回值设置文本格式。
考虑到返回数据量可能会很大，varchar2类型长度吃紧，于是将返回值类型设置为clob。
我是用scott用户的测试表emp，这个是函数定义情况：

									create or replace function test_query_func(dept varchar2)

									return clob

									is

									 type test_record is record

									 (rec_empno emp.empno%type,

									 rec_ename emp.ename%type,

									 rec_job  emp.job%type,

									 rec_sal  emp.sal%type);

									 type test_query_arr is table of test_record index by binary_integer;

									 cursor cur is select empno, ename, job, sal from emp where deptno = dept;

									 test_query test_query_arr;

									 i integer := 0;

									 ss varchar2(200) := '';

									 res clob := '[';

									begin

									 for c in cur loop

									  i := i + 1;

									  test_query(i) := c;

									 end loop;

									 for q in 1..test_query.count loop

									  ss := '(''' || test_query(q).rec_empno || ''', ''' || test_query(q).rec_ename || ''', ''' || test_query(q).rec_job || ''', ''' || test_query(q).rec_sal || ''')';

									 if q < test_query.count then

									 ss := ss || ',';

									 end if;

									 res := res || ss;

									 end loop;

									 res := res || ']';

									 return res;

									end;

可以在pl/sql developer测试这个函数的返回值：

									begin

									dbms_output.put_line(test_query_func('30'));

									end; 

输出结果：
[('7499', 'ALLEN', 'SALESMAN', '1600'),('7521', 'WARD', 'SALESMAN', '1250'),('7654', 'MARTIN', 'SALESMAN', '1250'),('7698', 'BLAKE', 'MANAGER', '2850'),('7844', 'TURNER', 'SALESMAN', '1500'),('7900', 'JAMES', 'CLERK', '950')]
其实已经定义成一个python中列表中包含元组子元素的样式。
下面是python中的代码，用python连接oracle需要cx_Oracle库：

									import cx_Oracle as ora;

									con = ora.connect('scott/scott@oradb');

									cur = con.cursor();

									cur.execute('select test_query_func(30) from dual');

									res = cur.fetchall()[0][0].read();

									cur.close();

									con.close();

									data = eval(res);

									import pandas as pd;

									df = pd.DataFrame(data, columns = ['empno', 'ename', 'job', 'sal']);

									print(df)