Estou tentando escrever um script Python que pode pegar as planilhas do Excel e importá-las para meu banco de dados do SQL Server Express (com autenticação do Windows) como tabelas. Para fazer isso, estou usandopandas para ler os arquivos do Excel em umpandas DataFrame, Então espero usarpandas.to_sql() para importar os dados para o meu banco de dados. Para usar esta função, no entanto, preciso usarsqlalchemy.create_engine().

Consigo me conectar ao meu banco de dados usandopyodbc sozinho e execute consultas de teste. Esta conexão é feita com o seguinte código:

def create_connection(server_name, database_name):
    config = dict(server=server_name, database= database_name)

    conn_str = ('SERVER={server};DATABASE={database};TRUSTED_CONNECTION=yes')

    return pyodbc.connect(r'DRIVER={ODBC Driver 13 for SQL Server};' + conn_str.format(**config))

...

server = '<MY_SERVER_NAME>\SQLEXPRESS'
db = '<MY_DATABASE_NAME>

connection = create_connection(server, db)
cursor = connection.cursor()
cursor.execute('CREATE VIEW test_view AS SELECT * FROM existing_table')
cursor.commit()

No entanto, isso não é muito útil, pois não posso usarpandas.to_sql() - para isso, preciso de um mecanismo desqlalchemy.create_engine(), mas estou tendo dificuldades para descobrir como usar meus mesmos detalhes no meucreate_connection() acima para criar com êxito um mecanismo e conectar-se ao banco de dados.

Eu tentei muitas, muitas combinações ao longo das linhas de:

engine = create_engine("mssql+pyodbc://@C<MY_SERVER_NAME>\SQLEXPRESS/<MY_DATABASE_NAME>?driver={ODBC Driver 13 for SQL Server}?trusted_connection=yes")
conn = engine.connect().connection

ou

engine = create_engine("mssql+pyodbc://@C<MY_SERVER_NAME>\SQLEXPRESS/<MY_DATABASE_NAME>?trusted_connection=yes")   
conn = engine.connect().connection