如何用Python Pandas加载文本文件中的超大型SQL查询并执行？

嘿，我来帮你搞定这个问题！你遇到的错误核心原因很简单：pd.read_sql()需要接收字符串格式的SQL语句，但你直接把打开的文件对象（就是报错里的_io.TextIOWrapper）传进去了，它根本没法识别这个类型～

具体解决步骤： #

1. 正确读取文件内容为字符串
   你之前的query1 = open("Script.txt","r")只是打开了文件，并没有把文件里的SQL内容读出来。得用.read()方法把文件内容转换成字符串，而且推荐用with语句（自动帮你关闭文件，更安全）：

   with open("Script.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
       query1 = f.read()
   

   如果你的文件有特殊编码（比如GBK），记得把encoding参数改成对应的编码格式

2. 清理SQL字符串中的多余包裹符
   你提到文本文件里用"""包裹了SQL查询，这时候读出来的字符串会包含这三个引号，得把它们去掉才能让数据库正确解析：

   # 去掉首尾的空白字符，再去掉前后的"""
   query1 = query1.strip().strip('"""')
   

3. 执行SQL查询
   现在query1已经是纯SQL字符串了，再传给pd.read_sql就没问题啦：

   df_ora1 = pd.read_sql(query1, con=connection1)
   

额外小贴士（针对超大型SQL）： #

如果你的5000多行SQL是由多个语句组成的（比如多个SELECT或DML），pd.read_sql可能没法一次性执行所有语句，这时候你可能需要拆分SQL，或者用数据库连接的原生方法（比如cursor.execute()循环执行）。但如果只是一个完整的查询语句（比如一个复杂的SELECT），上面的方法就完全够用～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user10297084