僅用Python三行代碼,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和Excel之間的導入導出!
數(shù)據(jù)庫->Excel
我們首先看一下數(shù)據(jù)庫里面有一個 department這個部門表。這個表里有六條數(shù)據(jù),分別代表不同的部門。
接下來看一下這個Python代碼,首先導入需要用到的庫SQLAlchemy,這是Python中最有名的ORM工具。
全稱Object Relational Mapping(對象關(guān)系映射)。
為什么要使用SQLAlchemy?
它可以將你的代碼從底層數(shù)據(jù)庫及其相關(guān)的SQL特性中抽象出來。
特點是操縱Python對象而不是SQL查詢,也就是在代碼層面考慮的是對象,而不是SQL,體現(xiàn)的是一種程序化思維,這樣使得Python程序更加簡潔易讀。
具體使用方法如下:
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:211314@localhost/hong')
# 讀取mysql數(shù)據(jù)
db = pd.read_sql(sql='select * from hong.department', con=engine)
# 導出數(shù)據(jù)到excel
db.to_excel('部門數(shù)據(jù).xlsx')
第一行代碼就是首先創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的連接。
我的mysql用戶名是root,密碼是211314,
因為這里我啟動是啟動的是本地的數(shù)據(jù)庫服務,所以是localhost。
斜杠后面跟的是這個數(shù)據(jù)庫的名稱hong
第二行代碼就是使用pandas的read_sql()查詢mysql表department中的數(shù)據(jù)
第二行代碼就是將查詢出來的數(shù)據(jù)通過pandas的to_excel()寫到本地
執(zhí)行結(jié)果成功寫入本地excel文件
Excel->數(shù)據(jù)庫
接下來我們再看看如何將本地的xlsx數(shù)據(jù)寫入到mysql文件中。
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:211314@localhost/hong')
# 讀取xlsx文件
df = pd.read_excel('模擬數(shù)據(jù).xlsx')
# 導入到mysql數(shù)據(jù)庫
df.to_sql(name='test_data', con=engine, index=False, if_exists='replace')
同樣第一行代碼就是首先創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的連接
第二行代碼使用pandas的read_excel()讀取本地文件。如下:
這是我用python的faker模擬出來的一百條數(shù)據(jù)
第三步使用pandas的to_sql()方法將讀取到的數(shù)據(jù)寫入到mysql中
代碼執(zhí)行完成后返回mysql中我的hong數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)多出了一個test_data的表。
打開看一下。那這個數(shù)據(jù)就跟本地的數(shù)據(jù)是一樣的。
所以。這里我們用到三行代碼從數(shù)據(jù)庫向excel導入數(shù)據(jù),又用了三行代碼從excel向數(shù)據(jù)庫導入數(shù)據(jù)。
總結(jié)一下:
雙向數(shù)據(jù)導入,都是3行代碼即可實現(xiàn)。
從數(shù)據(jù)庫向excel導入數(shù)據(jù):
1、用sqlalchemy創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接
2、用pandas的read_sql讀取數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)
3、用pandas的to_csv把數(shù)據(jù)存入csv文件
從excel向數(shù)據(jù)庫導入數(shù)據(jù):
1、用sqlalchemy創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接
2、用pandas的read_csv讀取csv的數(shù)據(jù)
3、用pandas的to_sql把數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫a