使用PyMySQL连接公司SQL Server：Windows身份验证适配问题

你当前用的pymysql是专门连接MySQL的库，要连SQL Server得换用pyodbc（对Windows身份验证支持更友好），具体步骤如下：

1. 安装依赖库 #

先安装pyodbc和配套工具，确保读写Excel的功能正常：

pip install pyodbc pandas openpyxl

2. 编写Windows身份验证的连接代码 #

方式一：直接用连接字符串（无需配置ODBC数据源） #

这是最常用的方式，直接指定SQL Server信息，通过Trusted_Connection=yes启用Windows身份验证：

import pandas as pd
import pyodbc

# 替换成你的服务器名和数据库名
conn_str = (
    r'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
    r'SERVER=你的SQL服务器名;'  # 示例：localhost 或者 192.168.1.100\SQLEXPRESS
    r'DATABASE=你的数据库名;'
    r'Trusted_Connection=yes;'
)

# 建立连接
con = pyodbc.connect(conn_str)

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_sql("SELECT * FROM 你的目标表名", con)

# 打印数据
print(df)

# 导出到Excel（openpyxl支持xlsx格式，避免xls的行数限制）
df.to_excel('导出数据.xlsx', index=False, engine='openpyxl')

# 关闭连接
con.close()

方式二：使用已配置的ODBC数据源 #

如果你已经在Windows系统里配置了带Windows身份验证的ODBC数据源，可以直接用DSN连接：

import pandas as pd
import pyodbc

# 替换成你配置的ODBC数据源名称
con = pyodbc.connect('DSN=你的ODBC数据源名;Trusted_Connection=yes;')

# 后续读取、导出代码和上面一致
df = pd.read_sql("SELECT * FROM 你的目标表名", con)
print(df)
df.to_excel('导出数据.xlsx', index=False, engine='openpyxl')
con.close()

注意事项 #

• 确保你的Windows账号拥有目标SQL Server数据库的访问权限
• ODBC驱动版本要匹配SQL Server版本，推荐用ODBC Driver 17 for SQL Server（兼容性最优）
• pd.read_sql是pandas当前推荐的用法，替代了旧的pandas.io.sql.read_sql

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Donovan