Pandas与pyodbc连接警告的解决方案

问题描述

在使用pandas的read_sql_query()函数与pyodbc连接对象时，您可能会遇到以下警告信息：

UserWarning: pandas only support SQLAlchemy connectable(engine/connection) or
database string URI or sqlite3 DBAPI2 connection
other DBAPI2 objects are not tested, please consider using SQLAlchemy

这个警告表明pandas官方推荐使用SQLAlchemy连接对象而非直接的DBAPI2连接（如pyodbc连接）。虽然代码仍能正常工作，但该警告提示您应该考虑使用更受支持的连接方式。

原因分析

自pandas 1.0版本以来，开发团队逐渐将重点转向SQLAlchemy作为首选的数据库连接方式。SQLAlchemy提供了：

• 更好的跨数据库兼容性
• 更安全的连接管理
• 更丰富的功能支持
• 更好的性能优化

虽然pyodbc本身并未废弃，但pandas对其直接支持已不再是官方推荐的做法。

解决方案

方案一：使用SQLAlchemy引擎（推荐）

这是官方推荐的解决方案，提供了最佳的性能和兼容性。

import pandas as pd
import pyodbc
import sqlalchemy as sa
from sqlalchemy.engine import URL

# 原始连接字符串
connection_string = "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=tcp:xxxxxxxxx,nnnn;Database=xxxxxx;TrustServerCertificate=no;Connection Timeout=600;Authentication=ActiveDirectoryIntegrated;"

# 创建SQLAlchemy连接URL
connection_url = URL.create(
    "mssql+pyodbc", 
    query={"odbc_connect": connection_string}
)

# 创建SQLAlchemy引擎
engine = sa.create_engine(connection_url)

def readAnyTable(tablename, date):
    # 使用SQLAlchemy连接
    with engine.connect() as conn:
        query_result = pd.read_sql_query(
            f''' 
                 SELECT *
                 FROM [{db_string}].[dbo].[{tablename}]
                where Asof >= '{date}'
            ''', 
            conn
        )
    return query_result

TIP

使用SQLAlchemy的with engine.connect() as conn语法可以自动管理连接的生命周期，避免连接泄漏。

方案二：使用SQLAlchemy连接字符串

如果您更喜欢直接的连接字符串方式：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sa

# 构建SQLAlchemy连接字符串
connection_uri = "mssql+pyodbc:///?odbc_connect=Driver%3D{ODBC+Driver+17+for+SQL+Server}%3BServer%3Dtcp%3Axxxxxxxxx%2Cnnnn%3BDatabase%3Dxxxxxx%3BTrustServerCertificate%3Dno%3BConnection+Timeout%3D600%3BAuthentication%3DActiveDirectoryIntegrated%3B"

engine = sa.create_engine(connection_uri)

# 使用方式与方案一相同

方案三：选择性忽略警告（临时方案）

如果您暂时无法迁移到SQLAlchemy，可以选择性忽略特定警告：

import pandas as pd
import pyodbc
from warnings import filterwarnings

# 只忽略特定的pandas连接警告
filterwarnings("ignore", 
               category=UserWarning, 
               message='.*pandas only supports SQLAlchemy connectable.*')

# 原有代码保持不变
myserver_string = "xxxxxxxxx,nnnn"
db_string = "xxxxxx"
cnxn = "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=tcp:"+myserver_string+";Database="+db_string +";TrustServerCertificate=no;Connection Timeout=600;Authentication=ActiveDirectoryIntegrated;"

def readAnyTable(tablename, date):
    conn = pyodbc.connect(cnxn)
    
    query_result = pd.read_sql_query(
            ''' 
                 SELECT *
                 FROM [{0}].[dbo].[{1}]
                where Asof >= '{2}'
            '''.format(db_string,tablename,date,), conn)
            
    conn.close()
    
    return query_result

WARNING

此方案只是临时解决方案，建议尽快迁移到SQLAlchemy以获得更好的稳定性和功能支持。

性能与安全考量

1. 连接池管理：SQLAlchemy提供了内置的连接池功能，可以显著提高频繁数据库操作的性能。

2. 安全性：使用参数化查询可以防止SQL注入攻击：

# 使用参数化查询提高安全性
def readAnyTableSafe(tablename, date):
    with engine.connect() as conn:
        query_result = pd.read_sql_query(
            sa.text(''' 
                 SELECT *
                 FROM [:db_name].[dbo].[:table_name]
                where Asof >= :date_value
            '''), 
            conn,
            params={"db_name": db_string, "table_name": tablename, "date_value": date}
        )
    return query_result

常见问题解答

Q: pyodbc是否已被废弃？ A: 不，pyodbc本身并未废弃，只是pandas更推荐使用SQLAlchemy作为统一的数据库接口。

Q: 这个警告会影响程序功能吗？ A: 目前不会，但未来版本的pandas可能会移除对直接DBAPI2连接的支持。

Q: 是否所有数据库都需要这样的转换？ A: SQLite除外，pandas仍然直接支持SQLite的DBAPI2连接。

总结

虽然直接使用pyodbc连接在当前版本中仍能工作，但为了代码的长期维护性和兼容性，建议迁移到SQLAlchemy连接方式。这不仅消除了警告信息，还提供了更好的性能、安全性和跨数据库兼容性。

选择适合您项目的解决方案：

• 对于新项目，直接使用方案一
• 对于现有项目，逐步迁移到方案一
• 如果急需消除警告，可临时使用方案三