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How to insert arrays into ARRAY<STRING> columns using native parameters?

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, sql
Ambito
databases

Direzione di ricerca

Inizia con l’esempio di utilizzo dei named parameters in docs/parameters.md e riproduci insert_test() usando la definizione della tabella, le versioni del connettore e i dati forniti. Controlla la cronologia delle query di SQL Warehouse per confrontare il valore associato di categories con l’array di stringhe previsto; l’attività è completata quando la riga inserita contiene entrambi i valori di category invece di [].

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi!

I am trying to insert an string array into a table with an ARRAY column, but it doesn't seem to register my Python string list.

CREATE TABLE prod_catalog.eu_projects.project_export (project_id bigint, categories ARRAY<STRING>);
def insert_test():
    data = {
        "project_id": 123456,
        "categories": [
            "Public Sector",
            "Healthcare",
        ],
    }
    with get_databricks_connection() as connection:
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute(
            "INSERT INTO prod_catalog.eu_projects.project_export(project_id, categories) VALUES (:project_id, Array(:categories))",
            data
        )
        print("Test insert completed.")

This ends up as an empty array. If I check query history on the SQL Warehouse, it says that categories was an empty array []

I have tried to read the documentation, but it is very confusing.

I am using the following versions
Python 3.13.7
databricks-sql-connector==4.1.3
databricks-sdk==0.66.0

Lingua principale
Python
Stelle
233
Fork
152
Merge medio
21h 5m
PR unite (30g)
10

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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