### 使用Python将本地Excel数据导入SQL数据库的方法 将本地Excel文件的数据导入到SQL数据库中，可以使用多种方法实现。以下是几种常见的解决方案及其代码示例： #### 方法一：使用Pandas和SQLAlchemy 这种方法利用`pandas`库读取Excel文件，并通过`SQLAlchemy`将数据写入SQL数据库。 ```python import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 读取Excel文件 excel_file = 'example.xlsx' df = pd.read_excel(excel_file, engine='openpyxl') # 确保安装了openpyxl库 # 创建数据库引擎 engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@host:port/database_name') # 将数据从pandas数据帧导入到MySQL数据库 table_name = 'example_table' df.to_sql(table_name, engine, if_exists='replace', index=False) ``` 此方法适用于MySQL数据库[^1]。 #### 方法二：自定义Excel解析与SQL插入 如果需要更精细的控制，可以手动解析Excel文件并逐行插入数据到SQL数据库。 ```python import xlrd import pymysql # 打开Excel文件 book = xlrd.open_workbook("student_info.xlsx") sheet = book.sheet_by_name("Sheet1") # 建立MySQL连接 conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', passwd='root', db='mysql', port=3306, charset='utf8' ) cur = conn.cursor() # 创建插入SQL语句 query = 'insert into test0615 (学号,姓名,年龄,性别,班级,分数,排名) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)' # 遍历Excel文件的每一行并插入数据库 for r in range(1, sheet.nrows): # 跳过标题行 学号 = sheet.cell(r, 0).value 姓名 = sheet.cell(r, 1).value 年龄 = sheet.cell(r, 2).value 性别 = sheet.cell(r, 3).value 班级 = sheet.cell(r, 4).value 分数 = sheet.cell(r, 5).value 排名 = sheet.cell(r, 6).value values = (学号, 姓名, 年龄, 性别, 班级, 分数, 排名) cur.execute(query, values) cur.close() conn.commit() conn.close() columns = str(sheet.ncols) rows = str(sheet.nrows) print(f"导入 {columns} 列 {rows} 行数据到MySQL数据库!") ``` 这种方法提供了更高的灵活性，适合处理复杂的数据结构[^3]。 #### 方法三：使用模块化设计 为了提高代码的可维护性，可以将Excel读取和数据库操作封装为独立模块。 ```python # excelHelper.py import xlrd class ExcelHelper: def __init__(self, file_path, sheet_name): self.book = xlrd.open_workbook(file_path) self.sheet = self.book.sheet_by_name(sheet_name) def readExcelForModels(self): models = [] for r in range(1, self.sheet.nrows): model = { "学号": self.sheet.cell(r, 0).value, "姓名": self.sheet.cell(r, 1).value, "年龄": self.sheet.cell(r, 2).value, "性别": self.sheet.cell(r, 3).value, "班级": self.sheet.cell(r, 4).value, "分数": self.sheet.cell(r, 5).value, "排名": self.sheet.cell(r, 6).value } models.append(model) return models # sqlHelper.py import pymysql class SqlHelper: def __init__(self): self.conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', passwd='root', db='mysql', port=3306, charset='utf8' ) self.cur = self.conn.cursor() def insertModels(self, models): query = 'insert into test0615 (学号,姓名,年龄,性别,班级,分数,排名) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)' for model in models: values = ( model["学号"], model["姓名"], model["年龄"], model["性别"], model["班级"], model["分数"], model["排名"] ) self.cur.execute(query, values) self.cur.close() self.conn.commit() self.conn.close() # run.py from excelHelper import ExcelHelper from sqlHelper import SqlHelper def run(): excelHelper = ExcelHelper('student_info.xlsx', 'Sheet1') modellist = excelHelper.readExcelForModels() sqlHelper = SqlHelper() sqlHelper.insertModels(modellist) run() ``` 此方法通过模块化设计提高了代码的可读性和复用性[^2]。 #### 方法四：针对SQL Server的实现 如果目标数据库是SQL Server，可以使用`pymssql`库。 ```python import xlrd import pymssql # 打开Excel文件 chart = xlrd.open_workbook("SC.xlsx") sheet = chart.sheet_by_name("Sheet1") # 建立SQL Server连接 conn = pymssql.connect( server='DESKTOP-LYZ', user='sa', password='12345', database='test' ) cursor = conn.cursor() # 清空目标表 sqlNonQuery = "DELETE FROM submit" cursor.execute(sqlNonQuery) # 插入数据 for i in range(1, sheet.nrows): l = sheet.row_values(i) Snum = l[0].rstrip() Cnum = l[1].rstrip() Score = l[2] sqlNonQuery = f"INSERT INTO submit VALUES ('{Snum}', '{Cnum}', {Score})" cursor.execute(sqlNonQuery) conn.commit() # 查询验证 sqlQuery = "SELECT * FROM submit" cursor.execute(sqlQuery) results = cursor.fetchall() for row in results: print(row) conn.close() ``` 此方法适用于SQL Server数据库[^4]。 ---