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pyodbc.connect（）は機能しますが、sqlalchemy.create_engine（）。connect（）は機能しません

Excelシートを取得してSQLServer Express（Windows認証を使用）データベースにテーブルとしてインポートできるPythonスクリプトを作成しようとしています。これを行うには、pandas Excelファイルを_pandas DataFrame_に読み込むには、pandas.to_sql()を使用してデータをデータベースにインポートします。ただし、この関数を使用するには、sqlalchemy.create_engine()。

pyodbcだけを使用してデータベースに接続し、テストクエリを実行できます。この接続は、次のコードで行われます。

_def create_connection(server_name, database_name):
    config = dict(server=server_name, database= database_name)

    conn_str = ('SERVER={server};DATABASE={database};TRUSTED_CONNECTION=yes')

    return pyodbc.connect(r'DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};' + conn_str.format(**config))

...

server = '<MY_SERVER_NAME>\SQLEXPRESS'
db = '<MY_DATABASE_NAME>

connection = create_connection(server, db)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('CREATE VIEW test_view AS SELECT * FROM existing_table')
cursor.commit()
_

ただし、pandas.to_sql()を使用できないため、これはあまり使用されません。そのためには、sqlalchemy.create_engine()のエンジンが必要ですが、同じものの使用方法を理解するのに苦労しています。上記のcreate_connection()関数の詳細を使用して、エンジンを正常に作成し、データベースに接続します。

私は次のように多くの組み合わせを試しました：

_engine = create_engine("mssql+pyodbc://@C<MY_SERVER_NAME>\SQLEXPRESS/<MY_DATABASE_NAME>?driver={ODBC Driver 13 for SQL Server}?trusted_connection=yes")
conn = engine.connect().connection
_

または

_engine = create_engine("mssql+pyodbc://@C<MY_SERVER_NAME>\SQLEXPRESS/<MY_DATABASE_NAME>?trusted_connection=yes")   
conn = engine.connect().connection
_
pythonsql-serverpandassqlalchemypyodbc
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KOB

A 正確なPyodbc文字列をパススルー はPython 3.6 on Windows：

from sqlalchemy import create_engine
import urllib
conn_str = (
    r'Driver=ODBC Driver 11 for SQL Server;'
    r'Server=(local)\SQLEXPRESS;'
    r'Database=myDb;'
    r'Trusted_Connection=yes;'
)
quoted_conn_str = urllib.parse.quote_plus(conn_str)
engine = create_engine('mssql+pyodbc:///?odbc_connect={}'.format(quoted_conn_str))
cnxn = engine.connect()
rows = cnxn.execute("SELECT name FROM sys.tables").fetchall()
print(rows)
12
Gord Thompson