使用SQLAlchemy连接Snowflake至Jupyter Notebook的警告问题咨询

你这段代码确实用到了SQLAlchemy，但警告的核心原因是：你传给pd.read_sql的con参数是底层的DBAPI连接（conn.connection），而非SQLAlchemy规范的可连接对象（engine或SQLAlchemy connection实例），所以pandas会触发该提示。

原代码问题点 #

在with engine.connect() as conn:代码块中，你调用了conn.connection，这是Snowflake原生的DBAPI连接对象，不属于pandas认可的SQLAlchemy connectable类型，因此触发警告。

两种解决方式 #

方式1：直接使用SQLAlchemy Engine作为连接

无需单独创建connection实例，直接将engine传给pd.read_sql的con参数即可：

import math as math
import numpy as np;
import pandas as pd;
import matplotlib.pyplot as plt;
import seaborn as sns;
import snowflake
from sqlalchemy import create_engine
from snowflake.sqlalchemy import URL;

url = URL(account = 'x'
          ,user = 'anthony.j@email.com'
          ,database = 'x' 
          ,warehouse= 'x'
          ,password= 'xx'
          ,role = 'x');

HL_Aud_tseries= "select * from RAW.WORKSPACE__ANALYST.TSP_FILE_HL_AUD_CORR_TEST_JAJ;"
engine = create_engine(url);

# 直接传入engine作为连接参数
HL_AUD = pd.read_sql(
    sql=HL_Aud_tseries,
    con=engine
)

方式2：使用SQLAlchemy Connection实例（而非底层DBAPI连接）

如果要保留with连接管理块，直接传入conn（SQLAlchemy的connection实例）即可，不要加.connection后缀：

import math as math
import numpy as np;
import pandas as pd;
import matplotlib.pyplot as plt;
import seaborn as sns;
import snowflake
from sqlalchemy import create_engine
from snowflake.sqlalchemy import URL;

url = URL(account = 'x'
          ,user = 'anthony.j@email.com'
          ,database = 'x' 
          ,warehouse= 'x'
          ,password= 'xx'
          ,role = 'x');

HL_Aud_tseries= "select * from RAW.WORKSPACE__ANALYST.TSP_FILE_HL_AUD_CORR_TEST_JAJ;"
engine = create_engine(url);

with engine.connect() as conn:
    HL_AUD = pd.read_sql(
        sql=HL_Aud_tseries,
        con=conn  # 直接使用SQLAlchemy的connection实例
    )

两种修改方式都能让pandas识别到合法的SQLAlchemy可连接对象，消除警告的同时保证数据正常导入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jajastrzemb