之前有小伙伴私信我如何使用python快速转换excel文件和mysql文件？今天写下这个方案，供大家参考。Database->Excel使用Python代码从数据库导入数据到Excel其实很简单，三行代码就可以搞定！我们先来看数据库中的部门表。这张表中有六条数据，分别代表不同的部门。接下来，看看这段Python代码。首先导入需要的库SQLAlchemy，它是Python中最著名的ORM工具。全称是ObjectRelationalMapping（对象关系映射）。为什么要使用SQLAlchemy？它从底层数据库及其关联的SQL功能中抽象出您的代码。特点是操作Python对象而不是SQL查询，即在代码层面考虑对象而不是SQL，体现了一种过程化思维，使得Python程序更加简洁易读。具体使用方法如下：fromsqlalchemyimportcreate_engineimportpandasaspd#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*fromhong.department',con=engine)#Exportdatatoexceldb.to_excel('departmentdata.xlsx')第一行代码首先创建一个数据库连接。我的mysql用户名是root，密码是211314，因为这里我启动的是本地数据库服务，所以是localhost。斜杠后面是数据库名称hong。第二行代码是使用pandas的read_sql()查询mysql表部门中的数据。第二行代码是通过pandas的to_excel()将查询到的数据写入本地执行结果成功写入本地excel文件Excel->database接下来我们看看如何将本地xlsx数据写入mysql文件。fromsqlalchemyimportcreate_engineimportpandasaspd#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')同理，第一行代码是先创建一个数据库连接。第二行代码使用pandas的read_excel()读取Fetch本地文件。如下：这是我用python用faker模拟的100条数据。第三步，使用pandas的to_sql()方法将读取到的数据写入mysql。代码执行完毕后，返回mysql中的myhong数据库。生成了一个test_data表。打开看看。那么这个数据就和本地数据一样了。所以。这里我们用三行代码将数据库中的数据导入到excel中，再用三行代码将excel中的数据导入到数据库中。总结一下：只需要3行代码就可以实现双向数据导入。从数据库导入数据到excel：1.用sqlalchemy建立数据库连接2.用pandas的read_sql读取数据库中的数据3.用pandas的to_csv将数据存入csv文件从excel导入数据到数据库：1.用sqlalchemy连接创建数据库2.使用pandas的read_csv读取csv数据3.使用pandas的to_sql将数据存入数据库以上就是本次分享的全部内容。如果觉得文章还不错，欢迎关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，发送“J”还能领取大量学习资料。或者去编程学习网了解更多编程技术知识。
