pyodbc 到 sqlalchemy 连接
pyodbc to sqlalchemy connection
我正在尝试将 pyodbc 连接切换到 sqlalchemy。
工作的 pyodbc 连接是:
import pyodbc
con = 'DRIVER={ODBC Driver 11 for SQL Server};SERVER=server.com\pro;DATABASE=DBase;Trusted_Connection=yes'
cnxn = pyodbc.connect(con)
cursor = cnxn.cursor()
query = "Select * from table"
cursor.execute(query)
我试过:
from sqlalchemy import create_engine
dns = 'mssql+pyodbc://server.com\pro/DBase?driver=SQL+Server'
engine = create_engine(dns)
engine.execute('Select * from table').fetchall()
基于:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/engines.html
和:pandas.read_sql() is MUCH slower when using SQLAlchemy than pyodbc
(尝试与 Trusted_Connection 建立连接 = 是)
但我收到消息:
OperationalError: (pyodbc.OperationalError) ('08001', '[08001]
[Microsoft][ODBC SQL Server Driver][DBNETLIB]No existe el servidor SQL
Server o se ha denegado el acceso al mismo. (17) (SQLDriverConnect);
[08001] [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][DBNETLIB]ConnectionOpen
(Connect()). (53)') (Background on this error at:
http://sqlalche.me/e/e3q8)
(Sorry for the spanish but it says that the SQL Server doesn't exist)
我几乎可以肯定这与我不了解引擎连接的语法有关。有人可以详细解释一下如何将连接从 pyodbc 转换为 sqlalchemy 吗?
提前致谢!
PD:我正在尝试实现 sqlalchemy 以便稍后在我的代码中使用 pandas.DataFrame.to_sql(engine)
我记得在设置 sqlalchemy 时遇到过类似的问题。我附上了我的引擎语句语法。我不记得细节,但我记得驱动程序的选择是一个真正的痛点。我相信我必须单独下载 ODBC 13 驱动程序,但可以确认 pd.read_sql() 和 df.to_sql 现在工作得很好。
driver = 'ODBC+DRIVER+13+for+SQL+Server'
engine_stmt = ("mssql+pyodbc://%s:%s@%s/%s?driver=%s" % (username, password, server, database, driver )
engine = sqlalchemy.create_engine(engine_stmt)
我正在尝试将 pyodbc 连接切换到 sqlalchemy。 工作的 pyodbc 连接是:
import pyodbc
con = 'DRIVER={ODBC Driver 11 for SQL Server};SERVER=server.com\pro;DATABASE=DBase;Trusted_Connection=yes'
cnxn = pyodbc.connect(con)
cursor = cnxn.cursor()
query = "Select * from table"
cursor.execute(query)
我试过:
from sqlalchemy import create_engine
dns = 'mssql+pyodbc://server.com\pro/DBase?driver=SQL+Server'
engine = create_engine(dns)
engine.execute('Select * from table').fetchall()
基于:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/core/engines.html
和:pandas.read_sql() is MUCH slower when using SQLAlchemy than pyodbc
(尝试与 Trusted_Connection 建立连接 = 是)
但我收到消息:
OperationalError: (pyodbc.OperationalError) ('08001', '[08001] [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][DBNETLIB]No existe el servidor SQL Server o se ha denegado el acceso al mismo. (17) (SQLDriverConnect); [08001] [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][DBNETLIB]ConnectionOpen (Connect()). (53)') (Background on this error at: http://sqlalche.me/e/e3q8) (Sorry for the spanish but it says that the SQL Server doesn't exist)
我几乎可以肯定这与我不了解引擎连接的语法有关。有人可以详细解释一下如何将连接从 pyodbc 转换为 sqlalchemy 吗?
提前致谢!
PD:我正在尝试实现 sqlalchemy 以便稍后在我的代码中使用 pandas.DataFrame.to_sql(engine)
我记得在设置 sqlalchemy 时遇到过类似的问题。我附上了我的引擎语句语法。我不记得细节,但我记得驱动程序的选择是一个真正的痛点。我相信我必须单独下载 ODBC 13 驱动程序,但可以确认 pd.read_sql() 和 df.to_sql 现在工作得很好。
driver = 'ODBC+DRIVER+13+for+SQL+Server'
engine_stmt = ("mssql+pyodbc://%s:%s@%s/%s?driver=%s" % (username, password, server, database, driver )
engine = sqlalchemy.create_engine(engine_stmt)