sqlalchemy是Python的数据库连接模块，默认情况下使用SQL身份验证（数据库定义的用户帐户）。如果要使用Windows（域或本地）凭据对SQL Server进行身份验证，则必须更改连接字符串。
默认情况下，由sqlalchemy定义，连接到SQL Server的连接字符串如下：
sqlalchemy.create_engine('mssql://*username*:*password*@*server_name*/*database_name*')
如果使用您的Windows凭据，则会抛出与此类似的错误：
sqlalchemy.exc.DBAPIError: (Error) ('28000', "[28000] [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][SQL Server]Login failed for us
er '***S\\username'. (18456) (SQLDriverConnect); [28000] [Microsoft][ODBC SQL Server Driver][SQL Server]Login failed for us
er '***S\\username'. (18456)") None None
在此错误消息中，代码18456标识SQL Server自身引发的错误消息。此错误表示凭据不正确。
答案 0 :(得分：29)
要使用sqlalchemy和mssql进行Windows身份验证，需要以下连接字符串：
OBDC驱动程序：
engine = sqlalchemy.create_engine('mssql://*server_name*/*database_name*?trusted_connection=yes')
SQL Express实例：
engine = sqlalchemy.create_engine('mssql://*server_name*\\SQLEXPRESS/*database_name*?trusted_connection=yes')
答案 1 :(得分：2)
如果您使用的是受信任的连接/ AD，而不使用用户名/密码，否则请参见以下内容：
SAWarning：未指定驱动程序名称；使用> DSN较少的连接时，PyODBC会期望这样做 “未指定驱动程序名称；”
然后此方法应该起作用：
from sqlalchemy import create_engine
server = <your_server_name>
database = <your_database_name>
engine = create_engine('create_engine('mssql+pyodbc://@' + server + '/' + database + '?trusted_connection=yes&driver=ODBC+Driver+13+for+SQL+Server')
答案 2 :(得分：1)
如果要从不同的用户连接到MSSQL DB，则是比Windows上登录的用户更新的响应。如果您从安装了FreeTDS的 Linux计算机进行连接，它也可以正常工作。
以下内容适用于Windows 10和Ubuntu 18.04（使用Python 3.6和3.7）：
import getpass
from sqlalchemy import create_engine
password = getpass.getpass()
eng_str = fr'mssql+pymssql://{domain}\{username}:{password}@{hostip}/{db}'
engine = create_engine(eng_str)
所做的更改是在domain之前添加Windows \username。
您需要安装pymssql软件包。
答案 3 :(得分：0)
我认为您需要输入：
msp之后的“ + pyodbc”
尝试一下：
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine("mssql+pyodbc://user:password@host:port/databasename?driver=ODBC+Driver+17+for+SQL+Server")
cnxn = engine.connect()
对我有用
好运！
答案 4 :(得分：0)
我发现所有其他答案都具有教育意义，并且我发现连接字符串上的 SqlAlchemy Docs 也很有帮助，但我一直无法连接到 MS SQL Server Express 19，在那里我没有使用用户名或密码和 trust_connection ='yes'（此时只是在做开发）。
然后我在从 pyodbc 连接字符串（或只是一个连接字符串）构建的连接 URL 的 SqlAlchemy Docs 中找到了 THIS 方法，它也是从已知的连接参数构建的（即这可以简单地认为是pyodbc 中不一定使用的连接字符串）。因为我知道我的 pyodbc 连接字符串正在工作，所以这似乎对我有用，而且确实如此！
此方法无需为您提供给 SqlAlchemy create_engine 方法的内容创建正确格式的猜测。如果您知道您的连接参数，您可以按照以下代码示例的文档将它们放入一个简单的字符串中，并且 sqlalchemy.engine 模块的 URL 类中的 create 方法会为您执行正确的格式设置。
下面的示例代码按原样运行，并假设一个名为 master 的数据库和一个名为 table_one 的现有表，其架构如下所示。另外，我正在使用 Pandas 导入我的表数据。否则，我们希望使用上下文管理器来管理与数据库的连接，然后像 SqlAlchemy 文档中的 HERE 那样关闭连接。
import pandas as pd
import sqlalchemy
from sqlalchemy.engine import URL
# table_one dictionary:
table_one = {'name': 'table_one',
'columns': ['ident int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY',
'value_1 int NOT NULL',
'value_2 int NOT NULL']}
# pyodbc stuff for MS SQL Server Express
driver='{SQL Server}'
server='localhost\SQLEXPRESS'
database='master'
trusted_connection='yes'
# pyodbc connection string
connection_string = f'DRIVER={driver};SERVER={server};'
connection_string += f'DATABASE={database};'
connection_string += f'TRUSTED_CONNECTION={trusted_connection}'
# create sqlalchemy engine connection URL
connection_url = URL.create(
"mssql+pyodbc", query={"odbc_connect": connection_string})
""" more code not shown that uses pyodbc without sqlalchemy """
engine = sqlalchemy.create_engine(connection_url)
d = {'value_1': [1, 2], 'value_2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.to_sql('table_one', engine, if_exists="append", index=False)