通过python操控MYSQL添加数据,并将数据添加到EXCEL中

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 通过python操控MYSQL添加数据,并将数据添加到EXCEL中 第一步 在python中创建mysql数据表 import pymysql #导入模块 def getCon(): #联接到数据库,并封装循环使用,db是数据库名字 conn = pymysql.

通过python操控MYSQL添加数据,并将数据添加到EXCEL中

第一步 在python中创建mysql数据表

import pymysql              #导入模块
def getCon():               #联接到数据库,并封装循环使用,db是数据库名字
    conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',user='root',passwd='123456',db='movies')
    return conn
#
#创建数据表
def createALL():
    conn = getCon()
    sql ='''create table movierank(                     #这一段为sql语句,创建数据表
    moviename varchar(255) not null primary key,
    boxoffice float not null,
    percent float not null,
    days int(11) not null,
    totalboxoffice float not null)
    '''
    cur = conn.cursor()
    cur.execute(sql)
    conn.commit()
# createALL()                  #调用函数,调用完成及时注释掉,避免多次调用报错

#修改字段属性
def alterALL():
    conn = getCon()
    sql = "alter table movierank modify percent varchar(255) not null "           #将percent的列属性改成varchar(255)
    cur  = conn.cursor()
    cur.execute(sql)
# alterALL()

#插入数据
def insertALL(data):
    conn = getCon()
    sql ="insert into movierank values('%s','%f','%s','%d','%f')"           #占位符使用时注意列类型的区分d:整数s:字符串f:浮点小数
    cur =conn.cursor()
    cur.execute(sql%data)
    conn.commit()
data =('21克拉',1031.92,'15.18%',2,2827.09)
data2 =('狂暴巨兽',2928.28 ,'43.07%',9    ,57089.2)
data3 =('起跑线',161.03   ,'2.37%',18    ,19873.43)
data4 = ('头号玩家',   1054.87    ,'15.52%',23,127306.41)
data5 =('红海行动',    45.49, '0.67%',65,    364107.74)
data6=('犬之岛',  617.35,    '9.08%',2, 1309.09)
data7=('湮灭',   135.34 ,'1.99%',9,    5556.77)
# insertALL(data)              #调用函数,并导入数据
# insertALL(data2)
# insertALL(data3)
# insertALL(data4)
# insertALL(data5)
# insertALL(data6)
# insertALL(data7)


#查看数据
def searchALL():
    lt =[]               #建立空列表,用于后面插入excel中时使用
    conn = getCon()
    sql = "select * from movierank"
    cur=conn.cursor()
    cur.execute(sql)
    all = cur.fetchall()   #查看所有数据
    for i in all:           #通过遍历查看
        lt.append(i)         #将数据放到空列表中
    return lt

   #下面为实验验证效果的注释
        # for i in all:
            # print(i)          #此时打印数据,数据格式为元组
        #   for j in i:         #在进行一次遍历,将每一个数据都打印出来

        #     print(j,end='\t')       #两次遍历是将数据显示出来
        # print()
searchALL()     #调用涵数


第二步为将数据插入到EXCEL中
import xlrd         #导入需要的模块
import xlwt
wbk = xlwt.Workbook()
sheet=wbk.add_sheet('movieRank.xlsx')
for i in range(len(searchALL())):            #计算列表的长度就是计算有多少行
    for j in range(len(searchALL()[0])):     #计算列表中的第一个列表中的数据的长度就是有多少列
        sheet.write(i,j,searchALL()[i][j])   #通过索引写入数据
wbk.save('moviesrank.xlsx')                   #保存 

#查看是否成功
wk = xlrd.open_workbook('moviesrank.xlsx')
sheet = wk.sheet_by_index(0)
nrows = sheet.nrows
ncols = sheet.ncols
    #查看行值
for i in range(nrows):
    myrowvalue = sheet.row_values(i)
    # print(myrowvalue)
    #查看列值
for j in range(ncols):
    mycolvalue = sheet.col_values(j)
    # print(mycolvalue)

#查看单元格的值
for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        mycellvalue = sheet.cell(i,j).value
        print(mycellvalue,end='\t')
    print()

完成

原文地址https://blog.csdn.net/qq_41124528/article/details/81837159

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
利用Python自动化处理Excel数据:从基础到进阶####
本文旨在为读者提供一个全面的指南,通过Python编程语言实现Excel数据的自动化处理。无论你是初学者还是有经验的开发者,本文都将帮助你掌握Pandas和openpyxl这两个强大的库,从而提升数据处理的效率和准确性。我们将从环境设置开始,逐步深入到数据读取、清洗、分析和可视化等各个环节,最终实现一个实际的自动化项目案例。 ####
177 10
|
19天前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
1.1 学习Python操作Excel的必要性
学习Python操作Excel在当今数据驱动的商业环境中至关重要。Python能处理大规模数据集,突破Excel行数限制;提供丰富的库实现复杂数据分析和自动化任务,显著提高效率。掌握这项技能不仅能提升个人能力,还能为企业带来价值,减少人为错误,提高决策效率。推荐从基础语法、Excel操作库开始学习,逐步进阶到数据可视化和自动化报表系统。通过实际项目巩固知识,关注新技术,为职业发展奠定坚实基础。
|
27天前
|
存储 Java easyexcel
招行面试:100万级别数据的Excel,如何秒级导入到数据库?
本文由40岁老架构师尼恩撰写,分享了应对招商银行Java后端面试绝命12题的经验。文章详细介绍了如何通过系统化准备,在面试中展示强大的技术实力。针对百万级数据的Excel导入难题,尼恩推荐使用阿里巴巴开源的EasyExcel框架,并结合高性能分片读取、Disruptor队列缓冲和高并发批量写入的架构方案,实现高效的数据处理。此外,文章还提供了完整的代码示例和配置说明,帮助读者快速掌握相关技能。建议读者参考《尼恩Java面试宝典PDF》进行系统化刷题,提升面试竞争力。关注公众号【技术自由圈】可获取更多技术资源和指导。
|
1月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python处理数据库:MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库,包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作,适合初学者快速上手。
272 15
|
2月前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
149 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
1月前
|
机器学习/深度学习 前端开发 数据处理
利用Python将Excel快速转换成HTML
本文介绍如何使用Python将Excel文件快速转换成HTML格式,以便在网页上展示或进行进一步的数据处理。通过pandas库,你可以轻松读取Excel文件并将其转换为HTML表格,最后保存为HTML文件。文中提供了详细的代码示例和注意事项,帮助你顺利完成这一任务。
71 0
|
3月前
|
数据处理 Python
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
这篇文章介绍了如何使用Python读取Excel文件中的数据,处理后将其保存为txt、xlsx和csv格式的文件。
235 3
Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档
|
3月前
|
Python
python读写操作excel日志
主要是读写操作,创建表格
74 2
|
3月前
|
easyexcel Java UED
SpringBoot中大量数据导出方案:使用EasyExcel并行导出多个excel文件并压缩zip后下载
在SpringBoot环境中,为了优化大量数据的Excel导出体验,可采用异步方式处理。具体做法是将数据拆分后利用`CompletableFuture`与`ThreadPoolTaskExecutor`并行导出,并使用EasyExcel生成多个Excel文件,最终将其压缩成ZIP文件供下载。此方案提升了导出效率,改善了用户体验。代码示例展示了如何实现这一过程,包括多线程处理、模板导出及资源清理等关键步骤。
|
3月前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Mysql学习笔记(四):Python与Mysql交互--实现增删改查
如何使用Python与MySQL数据库进行交互,实现增删改查等基本操作的教程。
84 1

热门文章

最新文章