pandas read_sql_query 使用作用域 session

Question

是否可以使用炼金术 session (https://stackoverflow.com/a/33648514)调用 pandas.read_sql_query？示例:

with db_session(connection) as db:
    df = pd.read_sql(sql_query, db, index_col=None, coerce_float...) 

到目前为止，我收到了以下错误:

AttributeError: 'scoped_session' object has no attribute 'cursor'

但是我相信使用 session 而不是仅仅使用 sql alchemy 连接/引擎读取是一种很好的做法。

Answer 1

通过传递 session.connection() 使用 SQLAlchemy session 。

with db_session(connection_url) as session:
    # session.execute('INSERT INTO ...')
    df = pd.read_sql(sql_query, session.connection())

如上面注释代码所示，一个可能的用例是读取未提交的更改。

重用连接

使用 SQLAlchemy session 的更合理的方法是重用来自 engine 池的连接。

定义一次:

engine = create_engine(connection_url)
Session = scoped_session(sessionmaker(bind=engine))

调用任意次数:

with Session() as session:
    # session.execute('INSERT INTO ...')
    df = pd.read_sql(sql_query, session.connection())