pandas 1.5 升级 SQLAlchemy 2 后读库报 ObjectNotExecutableError

旧项目使用 pandas 1.5.3 读取 MySQL，升级 SQLAlchemy 到 2.0 后，pd.read_sql(sql_string, connection) 报 ObjectNotExecutableError: Not an executable object，前面还出现 'str' object has no attribute '_execute_on_connection'。这类堆栈指向 SQLAlchemy 执行接口接收了普通字符串，先核对依赖组合和传入的 SQL 对象。

这里讨论的是已经取得 SQLAlchemy Connection 后的旧版 pandas 兼容问题。数据库连接超时、SQL 语法错误或表不存在，需要按对应错误处理。

从堆栈确认字符串在哪一层失败

检查实际运行进程里的 pandas 和 SQLAlchemy 版本，而不是另一个终端或虚拟环境的安装结果。下面是可放在同一解释器中的只读检查示例：

import pandas as pd
import sqlalchemy

print(pd.__version__)
print(sqlalchemy.__version__)

如果堆栈从 pandas 的 SQL 读取代码进入 Connection.execute()，随后查找 _execute_on_connection 失败，说明这次调用还没把语句按支持的形式交给数据库执行。反复修改 SQL 里的空格、连接池回收时间或 MySQL 用户权限，不会解决这项接口差异。

SQLAlchemy 2.0 的 Connection.execute() 要求可执行的语句对象；普通 SQL 字符串可包装为 text()。当前 pandas 的 read_sql() 本身仍接受 SQL 字符串和 SQLAlchemy 语句对象，不能据此写成“pandas 从此不支持字符串”。

保留 Connection，把查询包装成 text

以下是替换旧调用的示例，假设 engine 已按项目配置创建，账号具备必要的只读权限：

import pandas as pd
from sqlalchemy import text

query = text("SELECT :value AS check_value")
with engine.connect() as connection:
    result = pd.read_sql(query, connection, params={"value": 1})

print(result)

这里的 :value 由参数字典绑定，预期结果有 check_value 列及值 1，用于确认读取链路恢复。实际业务查询仍需使用正确的表名、列名和权限，不能只以这条检查成功作为全部业务通过。

替换业务查询时，将原 SQL 放进 text()，把可变的值通过 params 传递。text() 不会自动净化拼接进去的用户输入，也不能把表名或列名当作普通值参数绑定；动态标识符应由应用允许的名称或 SQLAlchemy 表达式构造。

保持 with engine.connect() 的连接范围，读取结束后释放连接。若使用 chunksize 返回迭代器，应在连接仍开放时完成读取，避免把迭代器拿到连接范围外才消费。此处是读取兼容修复，不需要增加提交、修改表结构或放宽数据库权限。

升级依赖时，按组合验证

如果实际错误是 'OptionEngine' object has no attribute 'execute'，调用经过的是已移除的引擎执行接口，不能只包装 SQL 就认定修复。先确认 pandas 是否将引擎直接用于旧式执行；显式 Connection 和 text() 可用于核对这条旧代码路径，项目仍需处理完整依赖兼容。

准备升级时，选择与当前 Python、驱动及其他依赖兼容的 pandas、SQLAlchemy 组合，在隔离环境验证查询结果、日期解析及空值类型，再更新锁文件与部署。当前 pandas 已支持 SQLAlchemy 2，旧故障不应成为长期锁死旧依赖的理由。

若短期必须回退，恢复此前留存的依赖锁文件和应用版本；单独指定一个历史 SQLAlchemy 版本，未必满足其他库的要求。不要修改安装目录里的 pandas 源码来绕过执行检查，这种改动容易被后续安装覆盖。

验收应使用应用实际解释器，既确认只读检查不再出现不可执行对象错误，也核对业务查询的行数、列名和数据类型。若升级后的结果不符合业务预期，先恢复保留的依赖组合，再定位读取差异；不需要重建数据库。