• Python如何从Excel导入数据到数据库及从数据库导出数据到Excel
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步骤一:导入所需模块和库
首先,我们需要导入 MySQL 连接器模块和 Faker 模块。MySQL 连接器模块用于连接到 MySQL 数据库,而 Faker 模块用于生成虚假数据。
import mysql.connector  # 导入 MySQL 连接器模块
from faker import Faker  # 导入 Faker 模块,用于生成虚假数据
步骤二:创建 Faker 实例
然后,我们创建一个 Faker 实例,以便使用其功能生成虚假数据。
faker = Faker() # 创建 Faker 实例
步骤三:连接到 MySQL 数据库
接下来,我们使用 MySQL 连接器模块连接到 MySQL 数据库。需要提供主机地址、用户名、密码和数据库名称。
conn = mysql.connector.connect(
    host='localhost',  # 数据库主机地址
    user='root',       # 数据库用户名
    password='123456', # 数据库密码
    database='test2'   # 数据库名称
)
步骤四:创建游标对象
然后,我们创建一个游标对象,用于执行 SQL 语句。
cursor = conn.cursor()  # 创建游标对象,用于执行 SQL 语句
步骤五:插入虚假数据
现在,我们准备开始插入虚假数据到数据库中。我们使用循环生成多条数据,并将其插入到数据库表中。
for _ in range(1000000):  # 循环100万次,插入100万条数据
    # 使用 Faker 实例生成虚假数据
    name = faker.name()                   # 姓名
    address = faker.address()             # 地址
    email = faker.email()                 # 电子邮件
    phone_number = faker.phone_number()   # 电话号码
    job_title = faker.job()               # 职位
    company = faker.company()             # 公司
    date_of_birth = faker.date_of_birth() # 出生日期
    credit_card_number = faker.credit_card_number()  # 信用卡号
    # 堆代码 duidaima.com
    # 定义 SQL 插入语句
    sql = "INSERT INTO fake_data (name, address, email, phone_number, job_title, company, date_of_birth, credit_card_number) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"

    # 设置参数值
    val = (name, address, email, phone_number, job_title, company, date_of_birth, credit_card_number)

    # 执行 SQL 插入语句
    cursor.execute(sql, val)
步骤六:提交事务和关闭连接
最后,我们提交事务以保存更改,并关闭游标和数据库连接。
conn.commit()   # 提交事务,保存更改
cursor.close()  # 关闭游标
conn.close()    # 关闭数据库连接

使用 Python 将 MySQL 数据库中的数据逐步查询并写入多个 Excel 文件
步骤一:导入所需模块和库
首先,我们需要导入 os 模块用于文件和目录操作,pandas 库用于数据处理,以及 mysql.connector 模块用于连接 MySQL 数据库。
import os  # 导入 os 模块,用于文件和目录操作
import pandas as pd  # 导入 pandas 库并使用 pd 别名,用于数据处理
import mysql.connector  # 导入 mysql.connector 模块,用于连接 MySQL 数据库
步骤二:连接到 MySQL 数据库
conn = mysql.connector.connect(
    host='localhost',  # 数据库主机地址
    user='root',       # 数据库用户名
    password='123456', # 数据库密码
    database='test2'   # 数据库名称
)
步骤三:设置每个 Excel 文件的行数限制和输出文件夹
chunk_size = 50000  # 每个 Excel 文件的行数限制
output_folder = "output_data"  # 输出文件夹名称
if not os.path.exists(output_folder):  # 如果文件夹不存在,则创建
    os.makedirs(output_folder)
步骤四:逐步查询数据库并写入 Excel 文件
offset = 0  # 查询偏移量初始值为0
while True:  # 使用循环查询数据库,直到数据查询完毕
    query = f"SELECT * FROM fake_data LIMIT {offset}, {chunk_size}"  # 构造 SQL 查询语句
    df = pd.read_sql(query, conn)  # 使用 pandas 读取 SQL 查询结果为 DataFrame
    if df.empty:  # 如果查询结果为空,则退出循环
        break
    output_file = os.path.join(output_folder, f"output_{offset // chunk_size + 1}.xlsx")  # 构造输出文件路径
    df.to_excel(output_file, index=False)  # 将 DataFrame 写入 Excel 文件,不写入索引列
    offset += chunk_size  # 更新查询偏移量,准备下一次查询
步骤五:关闭数据库连接
conn.close()  # 关闭数据库连接
最后,我们关闭数据库连接,释放资源。
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