关于python:python实现excel数据与mysql数据库互通有无

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python 在制作一些小工具上自身就有着得天独厚的劣势，大多数非标准库的利用只须要进行简略的装置即可应用。

比方：应用 python 将 excel 中的数据导入到 mysql 数据库表中，或是将 mysql 数据库表中的数据间接导出为 excel 都只须要简略的几行代码就能够实现，如果应用 Java 来做这件事强那可就有些简单了呢。

话不多说，接下来间接进入正题 …

这里应用两个 python 的非标准库来操作，一个是咱们比拟相熟的 pandas 非标准库，应用它来实现 excel 相干的数据操作。

另外一个则是 sqlalchemy 非标准库，应用它来实现对 mysql 数据库表的相干数据操作。

应用 pip 的形式将这两个非标准库装置好，上面是装置命令：

pip install sqlalchemy

pip install pandas

筹备好当前，先来编写一个函数 mysql_to_excel 将数据从 mysql 数据库表中导出到 excel 的数据操作。

from sqlalchemy import create_engine

import pandas as pd

def mysql_to_excel():
    '''
    将 mysql 数据导出到 excel 数据表中
    :return:
    '''
    # 应用 create_engine 函数创立数据库连贯，其中数据库的用户名和明码别离是 root/root，数据库名称为 test
    engine = create_engine('mysql+pymysql://root:root@localhost/test')
    # 应用 sql 语句读取 data 表中的所有数据
    data_frame = pd.read_sql(sql='select * from test.data', con=engine)
    # 将 sql 查问进去的数据导出到 excel 数据表中
    data_frame.to_excel('data.xlsx')

能够发现，pandas 非标准库提供了 read_sql 函数来读取数据，并且返回的数据类型是 DataFrame 数据类型。最初，将 DataFrame 的数据间接保留到 excel 中，主逻辑的实现只用了三行代码就实现了，这就是 python 的魅力。

随后，再来编写一下函数 excel_to_mysql 将数据从 excel 中间接导出到数据库表中，为了保障上面函数的独立性，于是我把用到的库又导入了一遍。

from sqlalchemy import create_engine

import pandas as pd

def excel_to_mysql():
    # 应用 create_engine 函数创立数据库连贯，其中数据库的用户名和明码别离是 root/root，数据库名称为 test
    engine = create_engine('mysql+pymysql://root:211314@localhost/test')
    # 应用 pandas 非标准库提供的 read_excel 函数将 data.xlsx 文件中的数据全副读取进去
    data_frame = pd.read_excel('data.xlsx')
    # 将 DataFrame 格局的数据通过 to_sql 函数保留到数据库中，这个时候它会主动创立一个数据库表，也就是 data 表
    data_frame.to_sql(name='data', con=engine, index=False, if_exists='replace')

在导入数据库表的时候是 DataFrame 数据对象间接提供了 to_sql 函数进行数据的插入操作，连 sql 语句都不必写。这个 DataFrame 对象的操作还真是弱小呢，它是 excel 数据分析、数据提取中永远的神。

最初，感激大家的浏览，我会一直学习致力更新出更好的干货~

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