无需SQLAlchemy将MySQL查询结果读取至Pandas的替代方案咨询

我现在需要把MySQL的查询结果导入Pandas，但不想用SQLAlchemy（先说明下，我知道很多人喜欢ORM和SQLAlchemy，但我觉得它在大数据量下性能拉胯，而且我还有不少不需要Pandas的直接查询需求，用它搞ORM那套太麻烦，这里就不争论这个了）。目前我用的是mysql.connector来连接数据库，有时候直接执行查询不用Pandas也挺顺手的。

现在问题是Pandas的read_sql已经在弃用直接数据库连接的方式了，虽然现在还能用但会弹出 deprecation warning，我也知道以后说不定就彻底不能用了，所以想问问有没有什么替代方案。目前我想到的几个方向：

• 自己写一个包装函数：用mysql.connector执行查询，拿到结果后，根据cursor.description来手动构建Pandas DataFrame，还要处理数据填充。这方法肯定能行，但像时间戳转datetime这种边角细节处理起来太繁琐了，而且相当于把之前Pandas高效实现过的代码又重写一遍，有点没必要。
• 用warnings包把警告压制住：虽然能解决当前的问题，但也清楚以后版本更新可能就彻底用不了了，算是饮鸩止渴的临时方案。
• 换其他的DataFrame库或者SQL交互库：找那种高效、不强制ORM模式的工具，但说实话我还没深入研究过这方面。

补充下我试过SQLAlchemy的情况：性能实在太差了，因为我要处理的数据量很大，它完全hold不住。而且想从里面取出原始连接来直接执行查询也特别麻烦，另外我也担心连接池方面的问题会不会有坑。

我用mysql.connector做直接连接的时候，之前没怎么在意列的数据类型（比如没把时间戳转成datetime），用起来倒是挺顺畅的，但真要让我从头把read_sql的功能自己实现一遍，实在没那个动力。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者DRH