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Python实现SqlServer查询结果并写入多个Sheet页的方法详解

Python查询结果 写入SheetPython 查询结果Python 写入Sheet 2022-12-08 20:12:28 418人浏览 八月长安

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录1、引言2、代码实战2.1 openpyxl写入excel2.2 pandas写入excel3、总结1、引言 小丝:鱼哥,我想请教一个问题。 小鱼:国庆假期你经历了什么,让你变得

1、引言

小丝:鱼哥,我想请教一个问题。

小鱼:国庆假期你经历了什么,让你变得如此的 “善良”?

小丝:别这么说,我一直很善良,至少,很正直…

小鱼:打住,直接点, 你有什么需要帮助的?

小丝:我就是想把查询的结果也入到excel表中

小鱼:然后呢?

小丝:sqlserver数据库

小鱼:…好吧,还有其他要求吗?

小丝:没有了。

小鱼:OK,我就花费几分钟,给你整一个。

2、代码实战

2.1 openpyxl写入excel

2.1.1 安装

凡是涉及第三方库,必须需要安装,

老规矩,直接pip安装

pip install openpyxl
pip install pymssql

其它安装方式,直接看这两篇:

python3,选择python自动安装第三方库,从此跟pip说拜拜!!》

Python3:我低调的只用一行代码,就导入Python所有库!》

2.1.2 代码

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2022-10-10
# @Author : Carl_DJ


'''
实现功能:
    1、python直接链接sqlserver数据库,读取数据库内容
    2、执行 查询结果,并写入到excel表中
应用模块:
	pymssql,os,openpyxl

'''
import os
import pyMysql #mysql数据库链接
import pymssql #sqlserver数据库链接
import openpyxl



#输出文件夹
outfile_path = './data'

#如果没有outfile_path 这个文件夹,就自动创建
if not os.path.exists(outfile_path):
    os.mkdir(outfile_path)

#输出文件名称
filename = r'SQLtest.xlsx'
file_path= os.path.join(outfile_path,old_filename)


#创建数据库链接
#链接SqlServer
conn = pymssql.connect(host = "localhost",
					   port = 3306,
					   user = "",
					   psd = "",
					   database = "")

if conn:
    print("数据库链接成功")

time.sleep(3)

#sql查询语句
sql = "select UUID,KEYID,TYPE,NAME,PRICE from KEY_INFO WHERE NAME LIKE '%测试商品名称'"


#创建游标
cur = conn.cursor()
#执行sql语句
cur.execute(sql)

#返回查询结果
result = cur.fetchall()

#创建一个工作簿对象
wb = openpyxl.Workbook()
#定义sheet名
Key_Info_sheet = wb.create_sheet('KEY_INFO ',0)

#获取默认sheet页
# Key_Info_sheet = book.active

#获取表头信息
h1 = [filed[0] for filed in cur.description]
Key_Info_sheet.append(h1)
for i in result:
    Key_Info_sheet.append(i)
wb.save(file_path)


# 关闭数据库链接
cur.close()
conn.close()

执行结果

嗯,这就非常完美的写入excel了。

2.2 pandas写入excel

小丝:鱼哥,我这一次要执行多个SQL语句,

小鱼:… 你不是说没有了吗

小丝:突然想起来的。

小鱼:好吧,还有其他的要求吗?

小丝:然后把每个SQL查询结果写入不同的sheet页

小鱼:xxxxxx!!还有吗????!!!

小丝:没有了。

小鱼:有也没有。

关于小丝提的要求, 我换一个写法,毕竟,多学几个知(姿 )识(势 ),百利而无一害。

2.2.1 安装

这次有pandas来写。

所以,第一步,安装

pip install pandas

其它安装方式,直接看这两篇:

《Python3,选择Python自动安装第三方库,从此跟pip说拜拜!!》

《Python3:我低调的只用一行代码,就导入Python所有库!》

2.2.2 代码

sql文档

代码示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2022-10-10
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能:
    1、python直接链接SqlServer数据库,实现SQL查询
    2、同时执行多条sql语句,查询结果分别写入不同的sheet页中;
应用模块:
    pandas,pymssql,os,time

'''
import pandas as pd
from pandas.io import sql
import pymssql
import time,os

#设置时间戳
now = time.strftime("%Y_%m_%d-%H%M%S",time.localtime())
print(f'执行时间:{now}')

#创建数据库链接
#链接SqlServer
conn = pymssql.connect(host = "localhost",
						port = 3306,
						user = "",
						psd = "",
						database = "")

if conn:
    print("数据库链接成功")

time.sleep(3)

#输出文件夹
file_path = './data'

#如果没有outfile_path 这个文件夹,就自动创建
if not os.path.exists(file_path):
    os.mkdir(file_path)
    
#输出文件格式
Outfile_name = ( 'SqlsTest' + now + '.xlsx')
#读取sql文件名称
sqls_name = r'SqlsFile.txt'
#sql执行脚本文件(参数化路径)
MCsql_file = os.path.join(file_path,MCsql_name)
#输出文件夹路径
Outfile_path = os.path.join(file_path,Outfile_name)

#把查询结果写入不同的sheet页,对sheet页进行命名
sheet_names = ['KEY_INFO','PRO_INFO']

#定义读取sql方法,返回sql语句
def sqls(MCsql_file):
    global sqlstrs
    with open(MCsql_file,'r',encoding='utf-8') as f:
        #每个sql之间,以“;”作为分隔符
        sqlstrs = f.read().split(';')

#定义数据查询方法
def quert_method(sql_str):
    #设置全局变量
    global df
    df = pd.read_sql(sql_str,con=conn)

#执行程序
if __name__ == '__main__':
    sqls(MCsql_file)
    #写入excel文件
    with pd.ExcelWriter(Outfile_path) as writer:
        for i in range(0,len(sqlstrs)):
            quert_method(sqlstrs[i])
            df.to_excel(writer,sheet_name=sheet_names[i],index=False,header=True)

print("数据写入完成!")

# 关闭数据库链接
conn.close()
print("数据库链接关闭!")

执行结果

3、总结

看到这里,今天的分享差不多就完成了。

今天主要通过链接SqlServer数据库,把查询数据结果写入到excel表中。

同时,应用openpyxl 和pandas两个模块,分别对excel的操作。

到此这篇关于Python实现SqlServer查询结果并写入多个Sheet页的方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Python写入多个Sheet页内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

--结束END--

本文标题: Python实现SqlServer查询结果并写入多个Sheet页的方法详解

本文链接: https://lsjlt.com/news/174419.html(转载时请注明来源链接)

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