我正在使用 SQL Server v2017。当他们安装机器学习时，它安装了 Python 3.5 和 Pandas 0.19。我正在尝试在网络驱动器上的文件上使用 read_excel。我可以在本地机器上运行脚本，但我有 Python 3.9 和 Pandas 1.35。该脚本在本地运行良好，但在使用 EXECUTE sp_execute_external_script 通过服务器执行时无法正常运行。我意识到可能有很多事情可能会导致问题，但我需要先排除 Pandas 版本。服务器是 locke 自己的，改变一些东西需要很多繁文缛节。
Pandas 0.19 read_excel 能否访问 UNC 地址上的 excel 文件。我知道较新的版本可以，但这将帮助我排除 Pandas 库是问题的根源。
【问题讨论】：
（我在 MS 工作，我支持 SQL ML 服务）
您的问题的简短答案是 -
您将很难在 ML 服务中访问 UNC 路径。这在技术上是可行的，但复杂性使得它对许多人来说是不可行的。您没有显示您的代码或错误，但我可以向您保证，您的问题与 pandas 无关，并且您可能会收到关于无法“连接”的错误，因为我们默认禁用来自 ML 服务的出站网络流量。 .. 但如果你通过了，那么你可能会遇到身份验证错误。
你的问题的长答案是 -
SQL 2016 和 2017 - 我们使用本地“工人”帐户。默认名称（它们基于您的实例名称）是 MSSQLSERVER01,02,03...20。（默认有 20 个...还有一个 MSSQLSERVER00，但我们将忽略那个）。
Launchpad 服务由它的服务帐户（默认：NT Service\MSSQLLaunchpad）运行，它可以作为域帐户运行。但是，实际执行 R/Python 代码的并不是启动板。 Launchpad 启动 R 进程，并在 MSSQLSERVERXX 用户下执行此操作。正是那个用户在技术上运行您的代码，因此，是那个用户试图连接到您的 UNC 路径，而不是您登录 SQL 的用户。此用户是本地用户 - 无法跨 UNC 共享进行身份验证。这个问题归结为设计限制。
在 Windows 中，无法在您的 UNC 路径中提供用户名/密码（而在 Linux 中，您可以）。使用映射驱动器将不起作用，因为它们是本地到您的用户和登录会话。因此，其他用户（以及 MSSQLSERVERXX 用户）将无法访问一个登录用户的映射驱动器。
简而言之，如果您绝对想让它工作，则必须完全在您的网络共享上禁用身份验证。在 Windows 中，这不仅仅是向文件添加“EVERYONE”权限。您还必须允许 GUEST（或在 *nix 世界中，ANONYMOUS）访问文件共享。在所有最近的 Windows 版本中默认禁用此功能，您必须修改各种 gpos/注册表设置/等以允许这样做。这不是我的建议。
如果这是在 AD 环境中，理论上您还可以允许 SQL 主机的 COMPUTER 帐户，以便允许来自“计算机”的所有连接。同样，不太理想。
在 SQL 2019 中 - 我们摆脱了本地用户帐户，转而使用 appcontainers。这消除了对本地用户帐户的需求（大型组织中的许多客户对本地用户帐户有限制），并提供了额外的安全性，但与往常一样，更多的安全性会带来更多的复杂性。在这种情况下，如果您以域用户身份运行启动板服务，您的 R/Python 进程将作为 LAUNCHPAD 帐户执行（但在非常锁定的应用容器上下文中）。从理论上讲，您可以随后授予 AD 中的该服务帐户访问您的远程 UNC 共享的权限……但是，appcontainers 提供了对特定“权限”（而不是文件级权限）的更精细的控制。例如，至少在概念上，当您在手机上使用应用程序时，或者可能是 Windows 商店 UWP 应用程序时，它会询问“您是否要允许它访问您的相机？” - 这些权限层是 appcontainers 的东西可以提供。我们必须明确声明个人“能力”，并且由于我们必须首先考虑和解决的其他几个安全隐患，我们目前不声明访问 UNC 共享的能力。这也是目前的设计限制。
SQL 2016/2017 的上述可能性不适用于 SQL 2019，也将不起作用。
但是，对于所有人来说，虽然它可能并不理想，但我的建议和您的最佳选择是：
【讨论】：