1. 系统结构及问题最近在搭建基于Jupyter notebook，panda，dash plotly的数据分析系统。从各个业务系统抽取数据，分析展示。

难免会涉及到中间数据保存，最后返现还是绕不开数据库。为了方便选了Oracle XE，看重其pluggable PDB实在是方便，每个库还可以不同字符编码，兼容各个业务系统。

然鹅，当我用pd.to_sql输出到DB的时候，却发现各种编码问题，并不是SQLAlchemy create engine的时候指定编码就能解决的。

2. 数据读取当业务系统库是UTF-8，我在XE DB中建了一个UTF-8的PDB，本已实现免除encoding转换。各库中都保留原来的编码，python中提取之后都是unicode，理想很完美。

现实是当我用cx_Oracle读取UTF-8业务库的数据，pandas中数据内容很正常。

此处穿件连接的encoding选项功能很正常。1

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3con = cx_Oracle.connect(data_driver.MAIN_CONNECT_STRING,encoding="UTF-8")

df_all = pd.read_sql_query(con=con， sql=str_sql)

3. 数据写入PDB写入数据库时，如果直接用cx_Oracle驱动代码比较麻烦，一般直觉肯会用Pandas的DataFrame.to_sql。这样底层的令人痛疼的create table， insert 都一边去，自己要做的就是在pandas里面整理数据，to_sql扔给数据库持久化保存。从效率来看，to_sql也远比 to_excel效率高，节省资源。

写入数据库，代码节大概如下。1

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16#这里按照文档，用了encoding='utf-8'。 双方数据都是utf-8编码，正常应该没问题。

engine = create_engine('oracle://' + 'utf-8')

#查看数据库编码，确实是 SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.AL32UTF8

engine.execute("select userenv('language') from dual").fetchall()

#写数据

df_all.to_sql(name='表明_table'

,con=engine # utf-8 的sqlalchemy engine

,if_exists='replace'

,chunksize=10000

,dtype={ 'column name' : sqlalchemy.types.VARCHAR(10) # 对于pandas中object的列，要定义类型，否则。。。自动clob也是慢

}

,index=False

)写代码的时候自信满满以为照顾到了各方编码，结果还是出来GBK编码错误. 数据中心有'xa0'全角空格，gbk无法编码。

返回错误1UnicodeEncodeError: 'gbk' codec can't encode character 'xa0' in position 0: illegal multibyte sequence

4. 问题排查及解决错误出来之后，首先想到的是数据库编码有问题。

重复检查数据库，确实双方都是UTF-8， 分析用的XE PDB中也确实是UTF-8， 手工录入'xa0'都没有问题。所以排除数据库自身编码的问题。

其次想到的是操作系统默认编码，因为服务器是windows，通过chcp 650001，改变默认编码为unicode，在启动python，这样貌似没地方会使gbk编码了吧。应该完美了。

测试之后，还是被打脸了，错误信息一点变化都没有。

最后想排查cx_Oracle 和SQLAlchemy 这两个库。

读取数据的时候pandas直接使用的cx_Oracle 连接，指定utf-8编码之后数据是正常的，所以基本上定位是SQLAlchemy的问题。

创建engine的时候，这里指定的encoding是否有效存疑啊。看来还是SQLAlchemy和cx_Oracle集成的时候出现了问题。1engine = create_engine('oracle://' + 'utf-8')翻了几篇官方文档，试了各种。。。。此处省略一万种选择。最后找到希望

SQLAlchemy对于创建 engine这件事情，提供了深度客制化的选择。对于cx_Oracle兼容不太满意的情况，可以自己建一个creator，保证cx_Oracle的配置都做好之后，再传给SQLAlchemy。

代码示例：1

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17# 定义基于cx_Oracle的creator，在里面生成connection，保证使用UTF-8编码。这是能正常work的，在读取的时候也验证过。

def ():

return cx_Oracle.connect("UTF-8")

#连接库生成SQLAlchemy engine时，调用creator，这时encoding写上就写上吧，可能真没用。

engine = create_engine('oracle+cx_oracle://', creator=con_creator ,encoding='utf-8')

#写数据，这回没有烦人的encoding 错误了。拜拜了gbk

df_all.to_sql(name='表明_table'

,con=engine # utf-8 的sqlalchemy engine

,if_exists='replace'

,chunksize=10000

,dtype={ 'column name' : sqlalchemy.types.VARCHAR(10) # 对于pandas中object的列，要定义类型，否则。。。自动clob也是慢

}

,index=False

)

摆脱了这个编码问题，继续我建设功能感人的数据分析平台之路。