Как исправить: cx_Oracle.DatabaseError: DPI-1047: не удается найти 64-разрядную клиентскую библиотеку Oracle - Python

После некоторого дополнительного исследования я получил решение от сообщества Ubuntu после того, как вы установили oracle Instant-client вам нужно будет интегрировать библиотеки Oracle следующим образом:

экспорт LD_LIBRARY_PATH = / usr / lib / oracle / <version> / client (64) / lib / $ {LD_LIBRARY_PATH: +: $ LD_LIBRARY_PATH}

Примером версии 12.1 для Linux x86_64 может быть:

экспорт LD_LIBRARY_PATH = / usr / lib / oracle / 12.1 / client64 / lib / $ {LD_LIBRARY_PATH: +: $ LD_LIBRARY_PATH}

где <version> указывает версию вашего мгновенного клиента oracle, например, 11.2, 12.2
Параметр подключения должен быть следующим

connection = cx_Oracle.connect("username/password@host/service_name e.g orcl")

чтобы получить прослушиватель / имя_службы, введите следующее в oracle sqlplus

SQL> show parameter local_listener

литерал под VALUE - это ваш слушатель / имя_службы.

Для сервера Ubuntu Linux 20.04 LTS у меня сработало (что может быть очевидно, но не для меня!): 1) при выполнении экспорта вам необходимо находиться в папке, в которой вы собираетесь запускать приложение / команду, подключающуюся к Oracle. from, и хотя это сработало, после закрытия SSH-терминала на сервере EC2, он снова был недоступен, что было решено путем 2) Добавьте его в ~ / .bashrc Шаги полностью:

При распаковке мгновенного клиента Oracle, например: / opt / oracle / instantclient_19_9

sudo apt-get install libaio1
cd ~/your-project-folder
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/oracle/instantclient_19_9

Затем я добавил в ~ / .bashrc:

sudo nano ~/.bashrc

И добавьте эту строку:

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/oracle/instantclient_19_9

И в терминале запустить:

source ~/.bashrc

Mine работал, как ожидалось, установлен на сервере EC2 под пользователем ubuntu с установленными необходимыми nvm / nodeJs.

В nodeJs пример соединения может выглядеть примерно так:

const testOracleConnection = async () => {
    let conn;

    try {
        conn = await oracledb.getConnection(oracleConfig);

        const query1 = 'select ID, anotherColumn from someTable where ID = 1111';

        const result = await conn.execute(query1);

        console.log(result);
    } catch (err) {
        console.error(err);
    } finally {
        if (conn) {
            try {
                await conn.close();
            } catch (err) {
                console.error(err);
            }
        }
    }
};

Я столкнулся с той же проблемой. Вот что сработало для меня:

• Сначала я загрузил Oracle Basic zip-файл. В моем случае мне досталась 64-битная версия.
• После этого я разархивировал его в каталог opt. Мне пришлось использовать sudo в моей системе

    $ sudo mkdir -p /opt/oracle  

    $ cd /opt/oracle  

    $ sudo unzip /opt/oracle/instantclient-basic-linux.x64-19.8.0.0.0dbru.zip  

• Затем я установил libaio1. Обратите внимание, что я работаю с Ubuntu

    $ sudo apt-get install libaio1

• Наконец, я добавил путь к внешней переменной LD_LIBRARY_PATH

    $ vim ~/.bashrc  

• И добавил эту строчку в .bashrc файл

    export LD_LIBRARY_PATH=/opt/oracle/instantclient_19_8:$LD_LIBRARY_PATH  

• После сохранения файла .bashrc я получил его:

    $ source ~/.bashrc

Затем мой скрипт Python снова заработал нормально.

См. Также cx_oracle документацию.

Я почти отказался от этой ошибки. Я пробовал потенциально все решения в Интернете, и ничего не работало.

Я писал аналогичный сценарий в Unix, где получал ту же ошибку. Я применил то же исправление, что и в сценарии оболочки, и оно сработало отлично.

Скрипт Python отлично работал с доступом к БД через cx_Oracle, если я выполняю его напрямую. Но когда я планирую это через crontab, я постоянно получал ошибку cx_Oracle.DatabaseError: DPI-1047

Вот исправление. Импортируйте модуль ОС и добавьте приведенный ниже код.

os.environ [ORACLE_HOME] = Ваша библиотека оракула. В моем случае это /u01/oracle/product/12.1.0.2/

Если вы работаете с лямбда-выражениями aws для подключения к RDS / OracleDB, попробуйте этот подход с помощью Docker для автоматизации сборки для уровня лямбда-выражения aws - https://medium.com/@sabithvm/building-up-on-lambda-Layers-a4771d3b9c7