SQLAlchemy 2.0执行存储过程参数传递报错，求解决方案

错误原因分析 #

1. 第一个异常ArgumentError: List argument must consist only of tuples or dictionaries：使用SQLAlchemy 2.0的text对象后，pandas的params参数不再接受单个值的列表，要求为元组列表（批量执行场景）或单个字典（命名参数场景），原代码的[etf]不符合格式要求。
2. 第二个异常DBAPIError: COUNT field incorrect or syntax error：SQL语句中用?位置占位符，但params传的是带@前缀的字典键，两者不匹配导致参数计数错误。

正确解决方案 #

方案1：命名参数配合pandas read_sql_query

修改SQL语句为SQLAlchemy兼容的命名占位符（:参数名），同时params传递对应字典（键名不带@）：

import sqlalchemy
import pandas as pd

sql_connection: str = "driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};server=localhost\\SQLEXPRESS;database=Finance;trusted_connection=yes"
sql_engine: sqlalchemy.engine.Engine = sqlalchemy.create_engine(
    url=sqlalchemy.engine.URL.create(drivername="mssql+pyodbc", query={"odbc_connect": sql_connection})
)
with sql_engine.connect() as connection:
    # 使用:etf作为命名占位符，映射SQL Server的@etf参数
    query = sqlalchemy.text("EXEC dbo.get_latest_tickers @etf=:etf")
    # params传递不带@的字典键值对
    return pd.read_sql_query(sql=query, con=connection, params={"etf": etf})

方案2：直接通过SQLAlchemy执行结果生成DataFrame

如果pandas的read_sql_query仍存在兼容问题，可直接用SQLAlchemy执行存储过程，再将结果转换为DataFrame：

import sqlalchemy
import pandas as pd

sql_connection: str = "driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};server=localhost\\SQLEXPRESS;database=Finance;trusted_connection=yes"
sql_engine: sqlalchemy.engine.Engine = sqlalchemy.create_engine(
    url=sqlalchemy.engine.URL.create(drivername="mssql+pyodbc", query={"odbc_connect": sql_connection})
)
with sql_engine.connect() as connection:
    query = sqlalchemy.text("EXEC dbo.get_latest_tickers @etf=:etf")
    # 直接执行查询并获取结果
    result = connection.execute(query, {"etf": etf})
    # 从结果集生成DataFrame，保留列名
    return pd.DataFrame(result.fetchall(), columns=result.keys())

额外提示 #

• 字符串中的路径分隔符\需转义为\\，或使用原始字符串r""（如r"server=localhost\SQLEXPRESS"）避免转义问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scorpio