Python读取JSON解析后操作SQL Server数据库报错排查

1. 遍历逻辑完全错误：json.load(f)返回的是顶层字典对象，直接for entry in data遍历字典时，拿到的entry是字典的顶层键名（即"class"、"data"这类字符串），字符串类型没有get()方法，直接触发报错。
2. 其余代码存在多处逻辑错误，完全无法实现需求：
   • 数据库连接字符串拼接错误：密码参数后漏了分号，同时配置账号密码和Windows信任认证会导致连接冲突
   • INSERT语句占位符仅写了4个，和实际要插入的字段（时间、文件名、data下的十余个业务字段）数量完全不匹配
   • 取值范围错误：业务字段都在data键对应的子字典内，没有读取该子字典就直接取值
   • keys列表重复定义了container字段，会导致取值重复、列数错位
   • 未实现class字段判断逻辑，既没有write分支的写入适配，也没有delete分支的删除逻辑
   • locks字段是数组结构，无法直接写入SQL Server普通列，需要序列化处理
   • 冗余写了f.close()：with open上下文管理器会自动关闭文件，不需要手动调用
   • 每个JSON文件新建一次数据库连接，性能差且容易出现连接泄漏

import os
import json
import pyodbc
from datetime import datetime

# 配置参数
destination_dir = "你的JSON文件目录路径"
server = 'mainserver'
db = 'MainDataBase'
UID = 'userName'
PWD = 'password'
table_name = '你的实际数据库表名'
# 业务字段列表，去掉重复的container
biz_keys = [
    "booking", "driversLicense", "container", "driversId", 
    "excessA", "excessB", "excessC", "excessD", "excessE", 
    "locks", "mission", "foreignDrive", "nameDrive", "numberSav", 
    "weight", "truck", "dolly", "type"
]

# 初始化数据库连接（循环外创建，复用连接）
conn = pyodbc.connect(
    f'DRIVER={{SQL Server}};SERVER={server};DATABASE={db};UID={UID};PWD={PWD}'
)
cursor = conn.cursor()

try:
    for filename in os.listdir(destination_dir):
        if not filename.endswith('.json'):
            continue
        file_path = os.path.join(destination_dir, filename)
        # 读取并解析JSON
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            file_data = json.load(f)
        
        op_type = file_data.get('class')
        biz_data = file_data.get('data', {})
        # 没有data字段的坏文件直接跳过
        if not biz_data:
            print(f"文件{filename}无有效data字段，跳过")
            continue

        if op_type == 'write':
            # 组装插入值：当前时间、文件名、各业务字段值
            insert_values = [datetime.now(), filename]
            for key in biz_keys:
                val = biz_data.get(key, None)
                # 数组/对象类型序列化为JSON字符串存储
                if isinstance(val, (list, dict)):
                    val = json.dumps(val, ensure_ascii=False)
                insert_values.append(val)
            # 生成对应数量的占位符
            placeholders = ','.join(['?'] * len(insert_values))
            # 写清楚插入的字段名，避免表结构变动导致错位
            insert_sql = f"""
                INSERT INTO {table_name} (
                    create_datetime, file_name, booking, driversLicense, container,
                    driversId, excessA, excessB, excessC, excessD, excessE,
                    locks, mission, foreignDrive, nameDrive, numberSav,
                    weight, truck, dolly, type
                ) VALUES ({placeholders})
            """
            cursor.execute(insert_sql, insert_values)
            conn.commit()
            print(f"文件{filename}写入完成")
        
        elif op_type == 'delete':
            # 以numberSav作为唯一匹配标识删除，根据业务实际可替换为其他唯一键
            target_number = biz_data.get('numberSav')
            if not target_number:
                print(f"文件{filename}delete操作无有效numberSav，跳过")
                continue
            delete_sql = f"DELETE FROM {table_name} WHERE numberSav = ?"
            cursor.execute(delete_sql, (target_number,))
            conn.commit()
            print(f"文件{filename}对应编号{target_number}数据删除完成")
        
        else:
            print(f"文件{filename}class字段为{op_type}，无对应处理逻辑，跳过")

except Exception as e:
    conn.rollback()
    print(f"执行出错，已回滚：{str(e)}")
finally:
    cursor.close()
    conn.close()

• 代码里的destination_dir、table_name替换成你实际的路径和表名，如果表内时间字段、文件名字段的命名和代码里不一致，对应修改INSERT语句里的字段名即可
• 删除逻辑默认用numberSav作为数据唯一匹配标识，如果你的业务用其他字段做唯一键，直接替换DELETE语句里的匹配条件即可
• 如果你的class字段写入/删除对应的取值不是write/delete（比如示例里的savSend对应写入），直接修改判断分支的字符串匹配规则
• locks这类复杂结构字段统一序列化为JSON字符串存储，如果你的SQL Server版本支持JSON类型列可以直接存，不支持的话用NVARCHAR(MAX)类型字段即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SanctaMariaMaterDeiOraProNobis