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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)

我试过了：

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

并且：使用 SQLAlchemy 时 pandas.read_sql() 比 pyodbc 慢得多

（尝试使用 Trusted_Connection = Yes 建立连接）

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)'）（此错误的背景： http ://sqlalche.me/e/e3q8 ）（抱歉西班牙语，但它说 SQL Server 不存在）

我几乎可以肯定这与我不了解引擎连接的sintax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)

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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，但我记得司机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 现在像一个魅力一样工作。 

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)
于 2018-09-21T21:54:39.110 回答