新手学习Python，求教Python中如何导入excel数据

上周，我朋友在用xlrd模块读取Excel文件时遇到了点麻烦。
首先，他导入模块，然后打开文件读取数据，但发现不同表中的名字无法匹配。
原来是输入时多了空格，后来用strip()解决了。

2 02 3 年，我又遇到字符串匹配的问题。
用unicode也不行，最后直接从Excel中获取值比较，效果不错，但通用性不好。

写Excel表时，我用xlwt模块。
先创建workbook，然后添加sheet，写入内容，最后保存。
挺简单的流程。

我那个朋友说，虽然xlrd和xlwt模块很好用，但还是有不少坑。
他总结的经验，希望对后人有所帮助。
算了，你看着办吧。

mac如何通过python将大批excel数据导入mysql

说白了，这个Python脚本的核心是利用win3 2 com.client来操作Excel，并通过MySQLdb连接MySQL数据库，实现数据的导入和导出。
其实很简单，下面我会详细拆解这个脚本的关键点。

先说最重要的，数据读取部分。
脚本从Excel中读取两列数据，存储在列表dfun中。
这里有个细节挺关键的，它从第二行开始读取，因为第一行是字段名。
去年我们跑的那个项目，处理的数据量大概3 000量级，这个方法完全够用。

我一开始也以为这个过程会有问题，但后来发现不对，脚本中已经很好地处理了这一点。
另外一点，脚本还从Excel的第一行读取字段名，存储在列表fo中，这个操作也很关键。

在数据库操作方面，脚本首先连接到MySQL数据库，并创建一个新表。
这里有个小坑，如果你不小心，可能会创建一个已经存在的表，导致数据丢失。
等等，还有个事，脚本使用了executemany来插入数据，这是一个高效的方法，尤其是当数据量较大时。

接下来，脚本执行查询并获取结果，然后将这些结果写入到Excel的新表中。
这个过程同样关键，因为它确保了数据的正确导出。

最后，脚本关闭了Excel和数据库的连接，这是一个好习惯，可以防止资源泄漏。

实用建议：如果你打算处理大量数据，建议在操作前备份原始数据，以防万一。
另外，注意数据库的权限和安全性，避免数据泄露。

开放性质疑：这个脚本在处理不同格式的Excel文件时，是否能够稳定运行？如果Excel文件中的数据格式有所变化，脚本是否需要进行调整？

如何使用python快速完成批量导入一个文件夹下多个excel文件

哎哟，跟你讲讲我之前搞这个事儿的时候。

去年吧，我在公司接了个活儿，要把仓库积攒的几千个Excel文件导入数据库。
你想想，那堆文件，有的几百行，有的几万行，硬编码读肯定不行，最后内存直接爆了。

我就琢磨着搞个脚本，后来用了你这个方法，确实省心多了。

先说那个 get_excel_files，以前我得手动写文件名，后来用 os.listdir() 扫描文件夹，文件夹在哪我都懒得动，直接丢在那儿，自动找 .xls、.xlsx 的，省事。

然后 read_excel_data 用生成器读，一行一行读，内存不就小了嘛。
我试过，一个几千行的文件，不用生成器直接读，我的老电脑就得卡死。
用了生成器，呱唧呱唧跑得飞快。

那个 batch_insert 分批处理，这个妙啊。
以前我试过一次性全读进来，最后数据库直接挂了。
分批，比如你设个1 000条，到1 000条就提交一次，数据库压力小，我这电脑压力也小，大家都很开心。

还有那个进度条 tqdm，几千个文件导入，没点进度条看着都慌。
一行一行跑，最后给我一个 n文件处理完成，插入xxx条数据，心里踏实多了。

哦对了，异常处理也加上了。
有个文件吧，格式不对，直接跳过，不耽误整体进度，这点太关键了。

我试的时候，文件夹里放了几十个文件，每个几百上千行，跑完一晚上，第二天看数据库数据全到了，表也对了，我就觉得这方案牛逼。

不过你要注意，数据库配置 DB_CONFIG 得改，我那时候是 localhost、root、1 2 3 4 5 6 ，你自己的环境不一样就得改。
还有 INSERT_SQL 那条，得根据你表的实际列改，我那时候是 your_table_name(col1 ,col2 ...)，你得填实际表名和列名。

还有啊，我试的时候 target_columns 设了1 6 ，就是读Excel的前1 6 列，你要是只需要前1 0列，就得改这个数字。
这个参数很灵活，随便调。

总之，这方案比我之前那个暴力方法强太多了。
现在再接类似的活儿，我直接用这个，稳当。

python操作excel导入哪个包

哎哟，朋友，说起Python操作Excel，我这可真是踩过不少坑啊。
记得有一次，我在2 01 5 年接了一个项目，需要在Python里处理一些老式的Excel文件，那时候我选了xlrd和xlwt这两个库。
结果呢，文件读取没问题，但是编辑的时候出了大问题，数据错位了，那时候真是急得像热锅上的蚂蚁。

后来，2 01 8 年我又碰到一个项目，是处理一些新的.xlsx文件，那时候我就不敢再用xlrd和xlwt了。
我换了openpyxl，这东西确实不错，操作新版Excel文件轻松多了。
不过呢，有时候修改个格式，搞个条件格式，还是有点头疼。

再后来，2 02 0年我接触到pandas，这玩意儿太强大了，不仅能读写Excel，还能做数据分析，简直是我的神器。
不过呢，它对Excel的修改功能可能不如openpyxl专业，有时候处理复杂的Excel文件，我还是会直接用openpyxl。

说到底，这几种库各有千秋，用的时候得根据实际情况来。
比如，你要是只处理旧版Excel文件，xlrd和xlwt足够了；要是新旧版都要处理，openpyxl和pandas就不错；如果你是做数据分析的，那pandas绝对是首选。

这块我倒是挺熟的，不过说到xlutils，这个库我其实没怎么用过，不敢乱讲。
不过从理论上讲，它应该是用来修改已经读取的Excel文件的，和xlrd搭配挺实用的。
不过现在感觉pandas和openpyxl已经足够强大，xlutils用得少些。
哈哈，聊了这么多，感觉像是给这些库做广告了，哈哈。