Pandas Read_sql с параметризованными sql Queries

] функция pandas.read_sql является мощным инструментом для извлечения данных из баз данных. При работе с двигателями SQLALCHEMY эффективное передача параметров к вашим запросам SQL имеет решающее значение. Это руководство демонстрирует два общих подхода: позиционные и названные параметры.

Метод 1: Позиционные параметры

Этот метод использует список или кортеж для подачи параметров для вашего запроса SQL. Заполнители в операторе SQL (%s ) заменяются последовательно элементами в списке параметров.

Пример:

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ... (database connection setup using SQLAlchemy) ...

query = ('SELECT "Timestamp", "Value" FROM "MyTable" '
         'WHERE "Timestamp" BETWEEN %s AND %s')
params = [datetime(2014, 6, 24, 16, 0), datetime(2014, 6, 24, 17, 0)]

df = pd.read_sql(query, db, params=params, index_col=['Timestamp'])

Метод 2: Именованные параметры

Именованные параметры предлагают лучшую читаемость и обслуживание. Тем не менее, поддерживаемый синтаксис зависит от вашего драйвера базы данных. С SQLALCHEMY и PSYCOPG2, %(имя) s необходим.

Пример:

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ... (database connection setup using SQLAlchemy) ...

query = ('SELECT "Timestamp", "Value" FROM "MyTable" '
         'WHERE "Timestamp" BETWEEN %(dstart)s AND %(dfinish)s')
params = {"dstart": datetime(2014, 6, 24, 16, 0), "dfinish": datetime(2014, 6, 24, 17, 0)}

df = pd.read_sql(query, db, params=params, index_col=['Timestamp'])

Важное примечание: всегда проверяйте документацию драйвера базы данных, чтобы подтвердить правильный синтаксис параметров. Использование неправильного синтаксиса приведет к ошибкам запроса. Это гарантирует, что ваши параметризованные запросы выполняются правильно и надежно.