如何通过pyodbc以编程方式清除MSSQL调用中的临时内存使用

我已经建立了一个连接到MSSQL的进程,运行一个SP,通过pandas收回其摘要输出,打印到屏幕上,并通过电子邮件向我发送一份输出副本。

这一切都如期进行,但在我运行它的最后两个晚上,我都注意到,这个过程的某些部分已经填满了我连接的服务器上的tempdb。

作为python脚本的一部分,我已经包含了一个关闭连接的请求,但这种情况仍在发生,这让我认为这是pyodbc或从python内部运行SQL的固有特性。SP本身并不特别需要内存(在SSMS中运行SP不会产生此类问题),因此这不是特定于SQL的问题。

pyodbc是否有某种内存释放方法,或者是否有其他方法可以在不需要手动调整以避免填充tempdb的情况下运行它?

以下示例代码供参考:

import pyodbc
import pandas as pd

conn = pyodbc.connect('''
                      TRUSTED_CONNECTION=Yes;
                      DRIVER={SQL Server};
                      SERVER={myServer};
                      DATABASE=myDB;''')


r = pd.read_sql("exec [mySP]",conn)  
print(r.to_string(index=False))

conn.close()