前言
Pandas常用作数据分析工具库以及利用其自带的DataFrame数据类型做一些灵活的数据转换、计算、运算等复杂操作，但都是建立在我们获取数据源的数据之后。因此作为读取数据源信息的接口函数必然拥有其强大且方便的能力，在读取不同类源或是不同类数据时都有其对应的read函数可进行先一步处理，这会减少我们相当大的一部分数据处理操作。每一个read()函数，作为一名数据分析师我个人认为都应该掌握且熟悉它对应的参数，相对应的read()函数博主已有两篇文章详细解读了read_json和read_excel：
Pandas处理JSON文件read_json()一文详解+代码展示
Pandas中read_excel函数参数使用详解+实例代码
下面，博主将展示官方网站文档中的函数的详细用法和他自己的函数用例。
[En]
Below, the blogger will show the detailed usage of the function from the official website documentation and his own function use case.
一、基础语法与功能
```python
pandas.read_sql(
sql,
con,
index_col=None,
coerce_float=True,
params=None,
parse_dates=None,
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