我想用一个python程序连接到不同的数据库（现在是MSSQL和Oracle，以后也可能是postgres/mysql），理想情况下将查询/表读入pandas Dataframe 。出于兼容性的原因，我使用的是python3.7。到数据库的连接只能通过DSN（从文件中读取/配置，但这不是问题）。
问题是sqlalchemy（1.4）不支持使用DSN连接到Oracle数据库（除非我在互联网上没有找到任何答案），所以我尝试直接与cx_oracle连接（这很好），但我不能使用pandas.read_sql_table（），所以我更希望有另一种解决方案，以某种方式仍然使用DSN连接到Oracle DB。对于MSSQL，使用pyodbc作为方言，sqlalchemy连接工作正常。示例代码：

import pandas as pd
import sqlalchemy as sqla

loginuser = 'username'
loginpwd = 'password'
logindsn = 'dsnname'
dbtype = 'oracle'/'MSSQL' #this is read from a file along with the other variables, just put it here directly to not make the code overly complicated

if dbtype == 'oracle':
    conn = ora.connect(user=loginuser, password=loginpwd, dsn=logindsn) #using a dsn doesnt work with sqlalchemy afaik
elif dbtype == 'MSSQL':
    engine = sqla.create_engine('mssql+pyodbc://'+loginuser+':'+loginpwd+'@'+logindsn)
    conn = engine.connect()

testdf = pd.read_sql_table('Employees', conn) # for MSSQL this works, for oracle it gives an error that pd.read_sql_table (which id like to use) can only be used with a sqlalchemy-connection

字符串
如果有比pandas+sqlalchemy更好的解决方案，我愿意换一个不同的库，让我可以轻松地连接到Oracle和MSSQL。