Python实现数据库一键导出为Excel表格

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL Serverless,0.5-2RCU 50GB
简介: 依赖Python2711xlwtMySQLdb数据库相关连接获取字段信息获取数据Excel基础workbooksheet案例封装封装之后测试结果总结数据库数据导出为excel表格,也可以说是一个很常用的功能了。

数据库数据导出为excel表格,也可以说是一个很常用的功能了。毕竟不是任何人都懂数据库操作语句的。
下面先来看看完成的效果吧。

  • 数据源

数据源

  • 导出结果
    导出结果

依赖

由于是Python实现的,所以需要有Python环境的支持

Python2.7.11

我的Python环境是2.7.11。虽然你用的可能是3.5版本,但是思想是一致的。

xlwt

pip install xlwt

MySQLdb

pip install MySQLdb
如果上述方式不成功的话,可以到sourceforge官网上去下载windows上的msi版本或者使用源码自行编译。

数据库相关

本次试验,数据库相关的其实也就是如何使用Python操作数据库而已,知识点也很少,下述为我们本次用到的一些简单的语句。

连接

conn = MySQLdb.connect(host=’localhost’,user=’root’,passwd=’mysql’,db=’test’,charset=’utf8’)

这里值得我们一提的就是最后一个参数的使用,不然从数据库中取出的数据就会使乱码。关于乱码问题,如果还有不明白的地方,不妨看下这篇文章http://blog.csdn.net/marksinoberg/article/details/52254401

获取字段信息

fields = cursor.description

至于cursor,是我们操作数据库的核心。游标的特点就是一旦遍历过该条数据,便不可返回。但是我们也可以手动的改变其位置。

cursor.scroll(0,mode=’absolute’)来重置游标的位置

获取数据

获取数据简直更是轻而易举,但是我们必须在心里明白,数据项是一个类似于二维数组的存在。我们获取每一个cell项的时候应该注意。

results = cursor.fetchall()

Excel基础

同样,这里讲解的也是如何使用Python来操作excel数据。

workbook

工作薄的概念我们必须要明确,其是我们工作的基础。与下文的sheet相对应,workbook是sheet赖以生存的载体。

workbook = xlwt.Workbook()

sheet

我们所有的操作,都是在sheet上进行的。

sheet = workbook.add_sheet(‘table_message’,cell_overwrite_ok=True)

对于workbook 和sheet,如果对此有点模糊。不妨这样进行假设。

日常生活中记账的时候,我们都会有一个账本,这就是workbook。而我们记账则是记录在一张张的表格上面,这些表格就是我们看到的sheet。一个账本上可以有很多个表格,也可以只是一个表格。这样就很容易理解了吧。 :-)

案例

下面看一个小案例。

# coding:utf8
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
#    __author__ = '郭 璞'
#    __date__ = '2016/8/20'
#    __Desc__ = 从数据库中导出数据到excel数据表中

import xlwt
import MySQLdb

conn = MySQLdb.connect('localhost','root','mysql','test',charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

count = cursor.execute('select * from message')
print count
# 重置游标的位置
cursor.scroll(0,mode='absolute')
# 搜取所有结果
results = cursor.fetchall()

# 获取MYSQL里面的数据字段名称
fields = cursor.description
workbook = xlwt.Workbook()
sheet = workbook.add_sheet('table_message',cell_overwrite_ok=True)

# 写上字段信息
for field in range(0,len(fields)):
    sheet.write(0,field,fields[field][0])

# 获取并写入数据段信息
row = 1
col = 0
for row in range(1,len(results)+1):
    for col in range(0,len(fields)):
        sheet.write(row,col,u'%s'%results[row-1][col])

workbook.save(r'./readout.xlsx')

封装

为了使用上的方便,现将其封装成一个容易调用的函数。

封装之后

# coding:utf8
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
#    __author__ = '郭 璞'
#    __date__ = '2016/8/20'
#    __Desc__ = 从数据库中导出数据到excel数据表中

import xlwt
import MySQLdb

def export(host,user,password,dbname,table_name,outputpath):
    conn = MySQLdb.connect(host,user,password,dbname,charset='utf8')
    cursor = conn.cursor()

    count = cursor.execute('select * from '+table_name)
    print count
    # 重置游标的位置
    cursor.scroll(0,mode='absolute')
    # 搜取所有结果
    results = cursor.fetchall()

    # 获取MYSQL里面的数据字段名称
    fields = cursor.description
    workbook = xlwt.Workbook()
    sheet = workbook.add_sheet('table_'+table_name,cell_overwrite_ok=True)

    # 写上字段信息
    for field in range(0,len(fields)):
        sheet.write(0,field,fields[field][0])

    # 获取并写入数据段信息
    row = 1
    col = 0
    for row in range(1,len(results)+1):
        for col in range(0,len(fields)):
            sheet.write(row,col,u'%s'%results[row-1][col])

    workbook.save(outputpath)


# 结果测试
if __name__ == "__main__":
    export('localhost','root','mysql','test','datetest',r'datetest.xlsx')

测试结果

id  name    date
1   dlut    2016-07-06
2   清华大学    2016-07-03
3   北京大学    2016-07-28
4   Mark    2016-08-20
5   Tom 2016-08-19
6   Jane    2016-08-21

总结

回顾一下,本次试验用到了哪些知识点。

  • Python简易操作数据库
  • Python简易操作Excel
  • 数据库取出数据乱码问题解决之添加charset=utf-8
  • 以二维数组的角度来处理获取到的结果集。
相关实践学习
基于CentOS快速搭建LAMP环境
本教程介绍如何搭建LAMP环境,其中LAMP分别代表Linux、Apache、MySQL和PHP。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
25天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
在Python Web开发过程中:数据库与缓存,MySQL和NoSQL数据库的主要差异是什么?
MySQL是关系型DB,依赖预定义的表格结构,适合结构化数据和复杂查询,但扩展性有限。NoSQL提供灵活的非结构化数据存储(如JSON),无统一查询语言,但能横向扩展,适用于大规模、高并发场景。选择取决于应用需求和扩展策略。
114 1
|
4天前
|
NoSQL MongoDB Redis
Python与NoSQL数据库(MongoDB、Redis等)面试问答
【4月更文挑战第16天】本文探讨了Python与NoSQL数据库(如MongoDB、Redis)在面试中的常见问题,包括连接与操作数据库、错误处理、高级特性和缓存策略。重点介绍了使用`pymongo`和`redis`库进行CRUD操作、异常捕获以及数据一致性管理。通过理解这些问题、易错点及避免策略,并结合代码示例,开发者能在面试中展现其技术实力和实践经验。
31 8
Python与NoSQL数据库(MongoDB、Redis等)面试问答
|
4天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
Python与MySQL数据库交互:面试实战
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python与MySQL交互的面试重点,包括使用`mysql-connector-python`或`pymysql`连接数据库、执行SQL查询、异常处理、防止SQL注入、事务管理和ORM框架。易错点包括忘记关闭连接、忽视异常处理、硬编码SQL、忽略事务及过度依赖低效查询。通过理解这些问题和提供策略,可提升面试表现。
25 6
|
4天前
|
easyexcel 数据库
公司大佬对excel导入、导出的封装,那叫一个秒啊
封装公司统一使用的组件的主要目标是为了简化开发人员的调用流程,避免各个项目组重复集成和编写不规范的代码。文中提到对阿里EasyExcel进行了二次封装,提供了导入和导出功能,并支持模板的导入和导出。此外,还处理了读取数据与实际保存数据不一致的情况,通过提供自定义转换器来解决。
16 0
|
4天前
|
数据库
开发指南009-从list导出excel文件
从数据库返回一般是对象的列表,平台底层提供了从list转为excel文件的方法
|
4天前
|
前端开发
开发指南007-导出Excel
平台上开发导出Excel比过去的单体架构要复杂些,因为前端和后台不在一个进程空间里。
|
5天前
|
数据挖掘 索引 Python
Python 读写 Excel 文件
Python 读写 Excel 文件
11 0
|
10天前
|
SQL 关系型数据库 数据库
Python中SQLite数据库操作详解:利用sqlite3模块
【4月更文挑战第13天】在Python编程中,SQLite数据库是一个轻量级的关系型数据库管理系统,它包含在一个单一的文件内,不需要一个单独的服务器进程或操作系统级别的配置。由于其简单易用和高效性,SQLite经常作为应用程序的本地数据库解决方案。Python的内置sqlite3模块提供了与SQLite数据库交互的接口,使得在Python中操作SQLite数据库变得非常容易。
|
15天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库连接
Python+SQLite数据库实现服务端高并发写入
Python中使用SQLite内存模式实现高并发写入:创建内存数据库连接,建立表格,通过多线程并发写入数据。虽然能避免数据竞争,但由于SQLite内存模式采用锁机制,可能在高并发时引发性能瓶颈。若需更高性能,可选择MySQL或PostgreSQL。
18 0
|
22天前
|
Python
python使用tkinter库,封装操作excel为GUI程序
python使用tkinter库,封装操作excel为GUI程序