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Comment utiliser trois lignes de code Python pour importer et exporter une base de données et Excel ?
Comment utiliser trois lignes de code Python pour importer et exporter une base de données et Excel ?
Base de données->Excel
Jetons d'abord un coup d'œil à la table des départements dans la base de données. Il y a six éléments de données dans ce tableau, représentant différents départements.
Ensuite, jetez un œil à ce code Python. Tout d'abord, importez la bibliothèque que vous devez utiliser, SQLAlchemy, qui est l'outil ORM le plus célèbre de Python.
Le nom complet est Object Relational Mapping.
Pourquoi utiliser SQLAlchemy ?
Il extrait votre code de la base de données sous-jacente et de ses fonctionnalités SQL associées.
La caractéristique est qu'il manipule des objets Python au lieu de requêtes SQL, c'est-à-dire que les objets sont considérés au niveau du code plutôt qu'au niveau SQL. Il incarne une sorte de pensée programmatique, qui rend les programmes Python plus concis et plus faciles à lire.
L'utilisation spécifique est la suivante :
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:211314@localhost/hong')
# 读取mysql数据
db = pd.read_sql(sql='select * from hong.department', con=engine)
# 导出数据到excel
db.to_excel('部门数据.xlsx')
La première ligne de code consiste à créer d'abord une connexion à la base de données.
Mon nom d'utilisateur MySQL est root et le mot de passe est 211314.
Parce que je démarre ici le service de base de données locale, il s'agit de localhost.
La barre oblique est suivie du nom de la base de données hong
La deuxième ligne de code consiste à utiliser read_sql() de pandas pour interroger les données dans le département de la table mysql
La deuxième ligne de code consiste à transmettre les données interrogées to_excel() de pandas est écrit dans le fichier local
Le résultat de l'exécution est écrit avec succès dans le fichier Excel local
Excel->Base de données
Voyons ensuite comment écrire les données xlsx locales dans le fichier mysql .
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
# 创建数据库连接
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:211314@localhost/hong')
# 读取xlsx文件
df = pd.read_excel('模拟数据.xlsx')
# 导入到mysql数据库
df.to_sql(name='test_data', con=engine, index=False, if_exists='replace')
De même, la première ligne de code consiste à créer d'abord une connexion à la base de données
La deuxième ligne de code utilise read_excel() de pandas pour lire le fichier local. Comme suit :
Il s'agit d'une centaine de données que j'ai simulées à l'aide du faker de python
La troisième étape utilise la méthode to_sql() de pandas pour écrire les données lues dans mysql
Une fois l'exécution du code terminée. dans ma base de données Hong dans MySQL, j'ai trouvé qu'il existe une table test_data supplémentaire.
Ouvrez-le et jetez un œil. Ces données sont alors les mêmes que les données locales.
Alors. Ici, nous utilisons trois lignes de code pour importer des données de la base de données vers Excel, et trois autres lignes de code pour importer des données d'Excel vers la base de données.
Pour résumer :
L'importation de données bidirectionnelle peut être réalisée avec seulement 3 lignes de code.
Importez des données de la base de données vers Excel :
1. Utilisez sqlalchemy pour créer une connexion à la base de données
2 Utilisez read_sql de pandas pour lire les données de la base de données
3. Utilisez to_csv de pandas pour enregistrer les données dans un fichier csv. Excel vers les données d'importation de la base de données :
1. Utilisez sqlalchemy pour créer une connexion à la base de données
2. Utilisez read_csv de pandas pour lire les données csv
3. Utilisez to_sql de pandas pour enregistrer les données dans la base de données a
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