Sql server 使用pyodbc和参数化查询将数据库读入数据帧

我正在使用pyodbc从SQL Server获取数据，使用的脚本如下所示：

conn = pyodbc.connect('DSN=DATASOURCE')
tbl = "SELECT TableA.Field_1 \
    FROM TableA \
    WHERE TableA.Date>=2019/04/01"
SQL_Query = pd.read_sql_query(tbl, conn)
conn.close

现在我想将这个查询转换成一个Python函数，在这里我可以将上面示例中的日期（2019/04/01）更改为函数变量

我发现pyodbc提供了，但都在

cursor.execute

函数的上下文中

理想情况下，我希望创建如下函数：

def DB_Query(date):
    conn = pyodbc.connect('DSN=DATASOURCE')
    tbl = "SELECT TableA.Field_1 \
    FROM TableA \
    WHERE TableA.Date>=?", date
    SQL_Query = pd.read_sql_query(tbl, conn)
    conn.close
    return SQL_Query

---

显然这不起作用，因为

tbl

必须是普通字符串，但是可以将pyodbc的参数化功能与pandas的

pd.read\u sql\u query

或

pd.read\u sql

一起使用吗？

您可以用与

光标相同的方式参数化
read\u sql\u query
。通过设置
参数执行
：

SQL Server示例：

import pandas as pd

sql = '''
 select *
 from Table
 where Column = ?
'''
df = pd.read_sql(sql, params=[query_param])

Oracle的示例：

import pandas as pd

sql = '''
 select *
 from table
 where Column = :query_param
'''
df = pd.read_sql(sql, params={'query_param': 'query_value'})

这在SQL server上作为数据库驱动程序工作，现在我的数据库驱动程序更改为Microsoft ODBC for Oracle。您知道如何在这种情况下进行参数化吗？显然，在查询中使用“？”并在pd中添加参数。在这种情况下，read_sql（params）不起作用？在这种情况下是一个日期。谢谢正如您所发现的，查询中的参数化通常是特定于数据库的，我对Oracle不是很熟悉，但似乎您需要在查询中的参数名称前面加一个冒号，例如“：param1”，然后您可能需要将
param
参数设置为使用相同名称（不带冒号）和值的字典。这里有一个例子：用例子更新答案。非常感谢！我发现这个问题的答案是将python日期时间作为参数传递。