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使用Python将Excel数据存储到SQLite数据库的方法

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简介:
本教程详细介绍了如何利用Python编程语言高效地将Excel文件中的数据迁移至SQLite数据库中,适合数据分析和软件开发人员参考学习。 一、建立数据库 根据需求建立了两个表,并确保可以将数据存储到已有的数据库中。以下是相关代码: ```python import sqlite3 def createDataBase(): cn = sqlite3.connect(check.db) cn.execute(CREATE TABLE IF NOT EXISTS TB_CHECK (ID integer PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, NUMBER INTEGER, ITEM TEXT, REFERENCE TEXT, SUMMARY TEXT, OBJECT TEXT, METHOD TEXT, CONDIT)) ```

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    本教程详细介绍了如何利用Python编程语言高效地将Excel文件中的数据迁移至SQLite数据库中,适合数据分析和软件开发人员参考学习。 一、建立数据库 根据需求建立了两个表,并确保可以将数据存储到已有的数据库中。以下是相关代码: ```python import sqlite3 def createDataBase(): cn = sqlite3.connect(check.db) cn.execute(CREATE TABLE IF NOT EXISTS TB_CHECK (ID integer PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, NUMBER INTEGER, ITEM TEXT, REFERENCE TEXT, SUMMARY TEXT, OBJECT TEXT, METHOD TEXT, CONDIT)) ```
  • 使Python3ExcelMySQL
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    本教程介绍如何利用Python3编程语言结合pandas和mysql-connector-python库,高效地将Excel文件中的数据导入MySQL数据库中。适合需要处理大量数据的用户学习实践。 在Python3中读取Excel数据并将其存储到MySQL数据库是一项常见的任务,在数据分析和管理领域尤为常见。本段落将详细介绍如何使用`xlrd`库来读取Excel文件,并通过`pymysql`库把数据存入MySQL数据库。 首先,请确保你的Python版本不低于3.6,同时建议使用的MySQL版本至少为5.7.19。对于Python环境中的依赖安装,可以通过pip命令完成;而对于MySQL,则需要先下载并安装服务器和客户端软件,创建一个名为sales_data的数据库,并设置相应的用户名(如root)及密码。 接下来,在终端中输入以下命令来安装所需的库: ``` pip install xlrd pip install pymysql ``` 在Python脚本里导入必要的模块: ```python import xlrd import pymysql from datetime import datetime from xlrd import xldate_as_tuple ``` 使用`xlrd.open_workbook()`函数打开Excel文件。例如,下面的代码读取了名为sales_data.xls的数据表: ```python data = xlrd.open_workbook(D:sales_data.xls) ``` 接着通过索引访问工作表中的数据: ```python table_one = data.sheet_by_index(0) table_two = data.sheet_by_index(1) ``` 为了将Excel中获取到的信息存储进MySQL数据库,我们需要先建立连接。使用`pymysql.connect()`函数创建该链接时需要提供主机名(如localhost)、用户名、密码及目标数据库名称: ```python db = pymysql.connect(localhost, root, gaishi123, sales_data, use_unicode=True, charset=utf8) ``` 在遍历Excel表格内容的同时,利用`cell_value()`方法获取单元格值。例如,在读取sheet1和sheet2的数据时需要将日期、浮点数及整型数据进行适当转换: ```python # 遍历sheet1 和 sheet2 的代码... ``` 对于日期类型的数据,可能还需要将其转化为Python的`datetime`对象形式才能存储到数据库里。例如: ```python payday = table_one.cell_value(0, 8) date = datetime(*xldate_as_tuple(payday, 0)) payday = date.strftime(%Y%m%d) ``` 将处理好的数据插入MySQL数据库中,首先创建一个游标对象并执行SQL语句来完成数据的存入操作: ```python cursor = db.cursor() # 插入数据的SQL语句... cursor.execute(sql) db.commit() cursor.close() db.close() ``` 总结来说,在Python3环境下利用`xlrd`库读取Excel文件中的信息,并通过`pymysql`库将这些数据导入MySQL数据库。整个过程包括打开和解析Excel文件、建立与数据库的连接,执行SQL插入语句以及关闭所有资源等步骤。这使得Python成为了一个强大的工具,在处理大量复杂的数据集时能够提供高效的解决方案。 通过上述介绍的方法可以轻松地把大量的Excel表格内容转移到MySQL中存储或进一步分析使用。
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    本文介绍了如何使用Python编程语言高效地从数据库提取数据并将其导出到Excel表格中的实用方法和步骤。 ### Python 获取数据库数据并保存至 Excel 表格的方法详解 #### 一、前言 在实际工作中,我们经常需要从数据库中提取数据,并将其整理成易于分析和展示的格式,如 Excel 文件。Python 作为一种强大的编程语言,不仅能够高效地处理数据库查询,还可以方便地将查询结果导出为 Excel 文件。本段落将详细介绍如何使用 Python 来完成这一任务。 #### 二、准备工作 在开始编写代码之前,我们需要确保已经安装了必要的 Python 库,即 `pyExcelerator` 和 `MySQLdb` 或者替代的 `pymysql`。 1. **安装 pyExcelerator** `pyExcelerator` 是一个用于创建 Excel 文件的 Python 库。你可以通过 pip 安装它: ```bash pip install pyExcelerator ``` 2. **安装 MySQLdb 或 pymysql** `MySQLdb` 是一个用于 Python 的 MySQL 数据库驱动程序,适用于 Python 2 用户;对于 Python 3 用户,则可以使用替代方案 `pymysql`。可以通过以下命令进行安装: ```bash pip install mysqlclient ``` 对于 Python 3 用户,建议使用: ```bash pip install pymysql ``` #### 三、示例代码解析 接下来我们将通过一段示例代码来展示如何使用 `pyExcelerator` 和 `MySQLdb` 来从数据库获取数据并保存到 Excel 文件中。 ```python # 导入需要的包 from pyExcelerator import * import MySQLdb # 创建一个工作簿对象 w = Workbook() # 添加一个新的工作表,命名为 datas ws = w.add_sheet(datas) # 定义表格的第一行内容(即列名) ws.write(0, 0, APIid) ws.write(0, 1, APIname) ws.write(0, 2, Catename) ws.write(0, 3, CateId) ws.write(0, 4, APiDescription) # 连接数据库 conn = MySQLdb.connect(host=127.0.0.1, user=root, passwd=123, db=mydb) # 使用 pymysql 替代时,参数不变 cursor = conn.cursor() # 编写 SQL 查询语句并执行查询操作 sql = SELECT apibasic.Description FROM apibasic, ApiSketch, category WHERE apibasic.name = ApiSketch.name try: cursor.execute(sql) results = cursor.fetchall() i = 1 # 坐标定义,从第2行开始写入数据 j = 4 for row in results: ws.write(i, j, row[0]) i += 1 except Exception as e: print(Error:, e) finally: conn.close() # 将文件保存到指定路径下 w.save(E:/Work/MyProject/mydata.xls) ``` #### 四、代码解释 1. **导入模块** 导入了 `pyExcelerator` 和 `MySQLdb` 模块。`pyExcelerator` 用于创建 Excel 文件,而 `MySQLdb` 或者 pymysql 用于连接 MySQL 数据库。 2. **创建 Excel 工作簿** 使用 `Workbook()` 方法创建一个新的工作簿对象,并通过 `add_sheet(datas)` 方法添加一个名为 datas 的工作表。 3. **定义表格的首行(即列名)** 使用 `write(0, 0, APIid)` 等方法在 Excel 文件中定义表头。 4. **连接数据库** 使用 `MySQLdb.connect()` 方法建立与 MySQL 数据库的连接,并通过 `cursor()` 方法获取游标。 5. **执行 SQL 查询** 编写 SQL 语句并使用 `execute(sql)` 执行查询,然后通过 `fetchall()` 获取所有结果。 6. **将数据写入 Excel** 使用循环和 `write(i, j, row[0])` 方法逐条将数据库中的记录插入到 Excel 文件中。 7. **关闭连接** 关闭与数据库的连接以释放资源,使用 `close()` 方法实现这一点。 8. **保存文件** 最后,通过调用 `save(E:/Work/MyProject/mydata.xls)` 将创建的工作簿对象保存为 Excel 文件。 #### 五、注意事项 1. **Python 对格式的要求** Python 对代码的格式要求非常严格,请确保你的代码没有语法错误,否则容易导致运行时出现异常。 2. **异常处理** 在执行数据库操作时应使用 try-except 结构来捕获可能出现的异常,以提高程序的鲁棒性。 3
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    本示例演示如何使用Spring Boot框架将Excel文件中的数据导入并存储至MySQL数据库中,适合初学者学习和实践。 在IT行业中,Spring Boot是一个非常流行的Java开发框架,它简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程。“springboot将excel存入mysqldemo”是关于如何使用Spring Boot来读取Excel数据并将其存储到MySQL数据库中的实践教程。下面我们将详细探讨涉及的关键知识点。 1. **Spring Boot集成MyBatis**: - Spring Boot可以通过添加MyBatis的starter依赖轻松整合MyBatis,用于处理SQL查询和操作。 - MyBatis是一个优秀的持久层框架,它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射,可以避免几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。 2. **Apache POI**: - Apache POI是Java库,用于处理Microsoft Office格式的文件,特别是Excel(.xlsx 和 .xls)。 - 在这个项目中,Apache POI用于读取Excel文件内容。通过工作簿对象,我们可以访问工作表,再通过工作表获取行和列,进而读取单元格的值。 3. **Excel数据读取**: - 使用POI API可以遍历Excel文件的每一行和每一列,获取每个单元格的数据。这些数据可能包括字符串、数字、日期等类型,并根据实际需求进行处理。 - 数据读取通常涉及设置读取样式、处理日期格式以及空值等问题。 4. **Excel数据转换**: - 从Excel中读取出的数据需要与数据库模型(实体类)匹配,这可能涉及到将字符串转换为Integer或Date等类型的转化操作。此外还需要确保获取的是单元格的最终数值而非公式本身。 5. **MyBatis CRUD操作**: - 将Excel数据存储到MySQL数据库时,需定义MyBatis的Mapper接口和XML配置文件,并编写对应的SQL插入语句。 - 使用MyBatis的SqlSession对象执行SQL并调用Mapper接口提供的CRUD方法来批量将数据存入数据库。 6. **事务管理**: - 由于可能需要处理多条记录,因此有效的事务管理至关重要。Spring Boot支持声明式事务控制,在方法级别上可以精确地控制事务开始、提交或回滚。 7. **异常处理**: - 应当对可能出现的各种异常进行捕获和妥善处理,如读取Excel时的IO错误或者与数据库交互的数据问题等。 - 良好的异常管理有助于提高程序的整体健壮性,并防止因个别故障导致整个操作失败。 8. **日志记录**: - 记录详细的执行过程可以帮助调试及追踪潜在的问题。Spring Boot集成有Logback或Log4j这样的日志框架,可以轻松地跟踪读取Excel和数据库插入的具体步骤。 9. **测试**: - 使用JUnit或者Spring Boot内置的Test注解进行单元测试与整合测试以确保Excel数据读取功能以及存储过程的有效性。 10. **模板工程**: - 这个示例提供了一个基础框架,开发者可以根据具体需求调整如修改Excel解析逻辑或添加额外的数据验证步骤等。 通过“springboot将excel存入mysqldemo”项目,我们可以深入了解并实践Spring Boot、MyBatis和Apache POI技术的综合应用。此案例为数据导入提供了很好的参考模型,并允许在现有基础上进行功能扩展如支持更多版本Excel文件格式或优化批量插入性能等改进措施。
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