当使用pyodb时，SQL Server DateTimeOffset将具有tz意识的datetime的偏移量更改为系统偏移量

Question

我在从python向sqlserver数据类型datetimeoffset上传时区感知的datetime时遇到问题。你知道吗

无论哪个时区上传到SQL Server，它总是以系统时间偏移量显示偏移量。它不转换实际日期时间，只更改偏移量。你知道吗

    datetime = datetime.datetime.now(tz=pytz.timezone('UTC'))
    timeString = datetime.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S%z")
    timeData = {'datetimeOFFSET':datetime, 'datetime':datetime, 'datetimeString':timeString}
    df = pd.DataFrame(data=timeData, index = np.array([1]))

python中的数据帧：

datetimeOFFSET                         datetime                           datetimeString
2019-12-30 10:29:07.913715+00:00       2019-12-30 10:29:07.913715+00:00   2019-12-30 10:29:07+0000

sql server中的结果：

我想要的是datetimeOFFSET列显示右偏移（+00:00），而不是系统偏移（+01:00）。你知道吗

Answer 1

SQLAlchemy中的datetimeoffset处理最近有了一些改进（如“今早”）。它们将包含在下一个版本（可能是1.3.13）中，但在此期间，请尝试从1.3.x分支的最新源安装。。。你知道吗

pip install  upgrade git+https://github.com/sqlalchemy/sqlalchemy@rel_1_3

。。。看看这对你是否更有效。你知道吗

编辑：

经进一步调查，问题似乎出在to_sql。如果数据帧包含一行，则时区偏移丢失：

import datetime
from pprint import pprint

import sqlalchemy as sa

# ...

engine = sa.create_engine(connection_uri, fast_executemany=True)

# test environment
table_name = 'DateTimeOffset_Test'
engine.execute(sa.text(f"DROP TABLE IF EXISTS [{table_name}]"))
engine.execute(sa.text(f"CREATE TABLE [{table_name}] (id int primary key, dto datetimeoffset)"))

# test data
my_tz = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-7))
dto_value = datetime.datetime(2020, 1, 1, 0, 0, 0, tzinfo=my_tz)
print(dto_value)  # 2020-01-01 00:00:00-07:00
#                                        ^

num_rows = 1
row_data = [(x, dto_value) for x in range(num_rows)]
df = pd.DataFrame(row_data, columns=['id', 'dto'])
print(df)
#    id                       dto
# 0   0 2020-01-01 00:00:00-07:00
#                            ^
df.to_sql(table_name, engine, if_exists='append', index=False)
result = engine.execute(sa.text(f"SELECT id, CAST(dto as varchar(50)) AS foo FROM [{table_name}]")).fetchall()
pprint(result)
# [(0, '2020-01-01 00:00:00.0000000 +00:00')]
#                                     ^   wrong

但是，如果DataFrame包含多行，则会正确上载datetimeoffset值：

# ...

num_rows = 2
row_data = [(x, dto_value) for x in range(num_rows)]
df = pd.DataFrame(row_data, columns=['id', 'dto'])
print(df)
#    id                       dto
# 0   0 2020-01-01 00:00:00-07:00
# 1   1 2020-01-01 00:00:00-07:00
#                            ^
df.to_sql(table_name, engine, if_exists='append', index=False)
result = engine.execute(sa.text(f"SELECT id, CAST(dto as varchar(50)) AS foo FROM [{table_name}]")).fetchall()
pprint(result)
# [(0, '2020-01-01 00:00:00.0000000 -07:00'), 
#  (1, '2020-01-01 00:00:00.0000000 -07:00')]
#                                     ^   correct

如果你真的对此有强烈的感觉，你可能想对此提出一个pandas issue。你知道吗