使用 Python 从 SQL 导出 Excel - SQL

在这个介绍中，我们将讨论如何使用 Python 从 SQL 数据库中导出数据，并将其保存为 Excel 文件。我们将使用 pandas 库和 pyodbc 驱动来执行这个任务。

环境准备

首先，我们需要确保已经安装了以下库:

• pandas：用于数据处理和导出
• pyodbc：用于连接 SQL 数据库

你可以使用以下命令安装这些库：

pip install pandas pyodbc

连接到 SQL 数据库

首先，我们需要连接到 SQL 数据库。我们将使用 pyodbc 库来实现这个任务。以下是一个连接到 SQL Server 数据库的示例：

import pyodbc

conn_str = 'DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=database_name;UID=username;PWD=password'
conn = pyodbc.connect(conn_str)

根据你的数据库类型和配置，你需要调整 DRIVER、SERVER、DATABASE、UID 和 PWD 参数。

执行 SQL 查询

在连接到数据库后，我们可以执行 SQL 查询来获取数据。以下是一个示例，使用 pandas 库来执行查询并将结果存储在数据帧中：

import pandas as pd

query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql_query(query, conn)

你需要调整 table_name 为你要从中导出数据的实际表名，query 可以是任何有效的 SQL 查询语句。

导出到 Excel

一旦我们获取了数据帧，我们可以将其导出到 Excel 文件。以下是一个示例：

output_file = "output.xlsx"
df.to_excel(output_file, index=False)

将 output.xlsx 替换为你想要保存数据的实际文件名。index=False 参数表示不包含数据帧中的索引列。

完整示例代码

import pyodbc
import pandas as pd

# 连接到 SQL 数据库
conn_str = 'DRIVER={SQL Server};SERVER=server_name;DATABASE=database_name;UID=username;PWD=password'
conn = pyodbc.connect(conn_str)

# 执行 SQL 查询
query = "SELECT * FROM table_name"
df = pd.read_sql_query(query, conn)

# 导出到 Excel
output_file = "output.xlsx"
df.to_excel(output_file, index=False)

以上是使用 Python 从 SQL 导出 Excel 的基本步骤。你可以根据实际需求进行修改和扩展。希望这个介绍对你有帮助！