京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现将数据库一键导出为Excel表格的实例
下面小编就为大家带来一篇Python实现将数据库一键导出为Excel表格的实例。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,
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

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 浅谈编码,解码,乱码的问题
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。
以上这篇Python实现将数据库一键导出为Excel表格的实例就是小编分享给大家的全部内容了
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27