在不安装额外驱动的情况下，使用 Python 读取 Microsoft Access 数据库（.mdb 或 .accdb 文件）是一项具有挑战性的任务。通常，Python 与 Access 的集成依赖于 ODBC 驱动程序，例如 `pyodbc` 或 `pypyodbc`，但这些方法需要在系统中安装适当的 ODBC 驱动。 若目标环境不允许安装任何驱动，则可以考虑以下替代方案： ### 使用 `MDB Tools` 与 `sqlalchemy-mdb` 模块 `MDB Tools` 是一个开源项目，提供了用于读取和导出 Microsoft Access 数据库的工具集。它可以在不依赖 Microsoft Access 或 ODBC 驱动的情况下解析 `.mdb` 文件。通过 Python 的 `sqlalchemy-mdb` 插件，可以将 MDB Tools 集成到 SQLAlchemy 中，从而实现对 Access 数据的查询。 ```bash pip install sqlalchemy-mdb ``` 示例代码如下： ```python from sqlalchemy import create_engine, text # 创建引擎，指向 Access 数据库文件 engine = create_engine('mdb:///path/to/your/database.mdb') # 连接数据库并执行 SQL 查询 with engine.connect() as conn: result = conn.execute(text("SELECT * FROM your_table_name")) for row in result: print(row) ``` ### 使用 `access mdb parser` 模块 另一个方法是使用专门用于解析 `.mdb` 文件的库，例如 `access mdb parser`，它可以在不依赖 ODBC 的情况下直接读取 `.mdb` 文件结构。该模块支持 Python 3，并提供类似于 `sqlite3` 的接口。 安装方法： ```bash pip install access mdb parser ``` 示例代码如下： ```python import mdb # 打开 Access 数据库文件 conn = mdb.connect('/path/to/your/database.mdb') # 创建游标并执行查询 cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table_name') # 获取并打印结果 for row in cursor.fetchall(): print(row) # 关闭连接 conn.close() ``` ### 使用 `pandas` 和 `pyodbc`（需要安装驱动） 如果最终仍允许安装轻量级驱动，可以使用 `pyodbc` 结合系统中已安装的 ODBC 驱动来连接 Access 数据库。虽然这不符合“完全不安装驱动”的要求，但它是目前最常见且稳定的方案。 示例代码如下： ```python import pyodbc import pandas as pd # 设置连接字符串 conn_str = ( r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};' r'DBQ=path\to\your\database.accdb;' ) # 建立连接 conn = pyodbc.connect(conn_str) # 使用 pandas 读取表 df = pd.read_sql('SELECT * FROM your_table_name', conn) # 打印数据框 print(df) # 关闭连接 conn.close() ``` ### 注意事项 - `MDB Tools` 对 `.accdb` 格式的支持有限，主要适用于 `.mdb` 文件。 - 若目标数据库为 `.accdb` 格式且无法安装驱动，目前尚无成熟的纯 Python 替代方案。 - 上述方法均不依赖 Microsoft Access 或 ODBC 驱动，但可能需要安装额外的依赖库。