在python语言开发中，
pandas库的read_sql()函数和read_sql_query()函数都用于从SQL数据库中读取数据到pandas的DataFrame中，但它们之间有几个关键的区别，主要在于它们处理SQL查询的方式上。
1. read_sql()
read_sql()函数更为【通用】，它允许你通过一个SQLAlchemy引擎（sqlalchemy.create_engine()的返回值）和一个SQL表名或者一个SQLAlchemy表对象来直接读取整个表或表的查询结果。
当你仅想从【特定的表】或基于表的简单查询中读取数据时，这个函数很方便。但是，对于复杂的SQL查询，你可能需要更灵活的方式来传递查询字符串。
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
创建SQLAlchemy引擎
engine = create_engine('sqlite:///your_database.db')
从特定表中读取数据
df = pd.read_sql('your_table_name', engine)
或者，使用SQLAlchemy的Table对象
from sqlalchemy import Table, MetaData
metadata = MetaData()
your_table = Table('your_table_name', metadata, autoload_with=engine)
df = pd.read_sql(your_table, engine)
注意：对于复杂查询，你需要使用read_sql_query()
# 2/read_sql_query()
`read_sql_query()`函数提供了更高的灵活性，
允许你直接传递一个SQL查询字符串给数据库，然后执行这个查询并将结果读取到DataFrame中。
这使得它能够执行任意复杂的SQL查询，并将结果直接导入到pandas DataFrame中。
```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 创建SQLAlchemy引擎
engine = create_engine('sqlite:///your_database.db')
# 执行复杂的SQL查询
query = """
SELECT column1, column2
FROM your_table
WHERE column3 > 10
ORDER BY column1 DESC
"""
df = pd.read_sql_query(query, engine)
总结
- 如果你只是想从一个特定的表或基于表的简单查询中读取数据，
read_sql()是一个快速方便的选择。 - 如果你需要执行更【复杂】的SQL查询，或者查询的结果并不直接对应于数据库中的一个表，那么
read_sql_query()提供了更大的灵活性和功能。
在实践中，根据你的具体需求选择合适的函数，可以让你更高效地与数据库交互。
