1.利用pandas模块
# encoding: utf-8 import time import pandas as pd import pymysql def getrel(sql): ''' 连接mysql数据库，根据条件查询出来我们所需要数据 :return: 根据条件从sql查询出来的数据 ''' conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123', db='db_test', charset='utf8mb4') cur = conn.cursor() cur.execute(sql) # 输入要查询的SQL rel = cur.fetchall() cur.close() conn.close() return rel def getxlsx(rel): ''' 把从数据库中查询出来的数据写入excel文件 :param rel: :return: ''' file_name = time.strftime('%Y-%m-%d') + '.xlsx' dret = pd.DataFrame.from_records(list(rel)) # mysql查询的结果为元组，需要转换为列表 dret.to_excel(file_name, index=False, header=("平台货号", "商品名称", "售价")) # header 指定列名，index 默认为True，写行名 if __name__ == '__main__': sql = 'select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;' rel = getrel(sql) getxlsx(rel)
2.使用xlwt模块
import pymysql import xlwt def get_sel_excel(sql): ''' 连接mysql并把查询出来的数据写入excel表格 :param sql: :return: ''' conn = pymysql.connect( host="localhost", port=3306, user="root", passwd="123", db="db_test", charset="utf8mb4" ) # 建立游标 cursor = conn.cursor() print("开始查询表！") # 执行sql语句 cursor.execute(sql) # 获取查询到结果 res = cursor.fetchall() print(res) w_excel(res) def w_excel(res): ''' 把数据写入excel表格中 :param res: :return: ''' book = xlwt.Workbook() # 新建一个excel sheet = book.add_sheet('vehicle_land') # 新建一个sheet页 title = ['平台货号', '商品名称', '售价'] # 写表头 i = 0 for header in title: sheet.write(0, i, header) i += 1 # 写入数据 for row in range(1, len(res)): for col in range(0, len(res[row])): sheet.write(row, col, res[row][col]) row += 1 col += 1 book.save('vehicle_land.xls') print("导出成功！") if __name__ == "__main__": sql = 'select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;' get_sel_excel(sql)
3.pandas
import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接，使用pymysql模块 # MySQL的用户：root, 密码:你的密码, 端口：3306,数据库：trustengine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/trust",encoding='utf-8') # 查询语句，选出testexcel表中的所有数据 sql = """select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;""" # read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接 df = pd.read_sql_query(sql,con=engine) # 输出testexcel表的查询结果 print(df) # 创建一个writer对象, 里面的参数是一个新的表格文件名 writer = pd.ExcelWriter('mydf.xlsx') # 利用to_excel()方法将不同的数据框及其对应的sheet名称写入该writer对象中 df.to_excel(writer,sheet_name='test1',index=False) # 数据写出到excel文件中,最后保存 writer.save()
4.pandas
# coding=utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame from sqlalchemy import create_engine import time # 开始时间 start = time.time() # 建立链接 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@192.168.148.61:3306/ppx_mall_dev_db') # 查询语句 sql = '''select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;''' # 读取mysql df = pd.read_sql_query(sql, engine) print("从mysql中读取数据成功！开始将数据导入到excel表格中...") # 将读取的数据格式化成DataFrame类型 test_data = DataFrame.from_records(df) # 将数据写入excle中 test_data.to_excel("E:\testdata.xlsx", index=False) print("导出成功！") # 程序结束时间 end = time.time() # 打印出程序的运行时间 print('Running time: {} Seconds'.format(end - start))
如需修改表格样式，可参数：https://www.cnblogs.com/phoebechiang/p/10512337.html