用Python将Excel数据导入到SQL Server的例子

使用环境：Win10 x64 Python：3.6.4 SqlServer：2008R2     因为近期需要将excel导入到SQL Server，但是使用的是其他语言，闲来无事就尝试着用python进行导入，速度还是挺快的，1w多条数据，也只用了1s多，代码也比较简单，就不多解释了。 用到的库有xlrd(用来处理excel)，pymssql(用来连接使用sql server) import xlrd import pymssql import datetime # 连接本地sql server 地址 用户名 密码 数据库 conn = pymssql.connect 标题中的例子展示了如何使用Python将Excel数据导入到SQL Server数据库中。这个操作在数据分析和数据管理中非常常见，特别是当需要处理大量结构化的表格数据时。以下是对该过程的详细说明： 1. **Python环境与库**：在这个例子中，使用的开发环境是Win10 x64，Python版本为3.6.4。为了完成任务，我们需要两个关键的Python库： - **xlrd**: 用于读取Excel文件。它提供了读取Excel .xls和.xlsx文件的功能，可以获取单元格的值、格式等信息。 - **pymssql**: 用于连接和操作SQL Server数据库。这个库允许Python程序与SQL Server进行交互，执行SQL查询、插入、更新等操作。 2. **连接SQL Server**：通过`pymssql.connect()`函数建立到SQL Server的连接。连接参数包括服务器地址（本例中为“127.0.0.1:1433”）、用户名（"sa"）、密码（"888888"）以及数据库名（"Test"）。 3. **创建游标对象**：连接成功后，创建游标对象`cursor`。游标用于执行SQL命令并获取结果集。在Python中，通常通过调用连接对象的`cursor()`方法来创建。 4. **读取Excel文件**：使用`xlrd.open_workbook()`打开Excel文件，并选择需要的表单（例如，通过索引`[0]`选择第一个工作表）。`xlrd`库提供了遍历行和列的方法，例如`sheet.nrows`和`sheet.ncols`，以便访问每个单元格的值。 5. **构建SQL插入语句**：在循环中，遍历Excel文件中的每一行和每一列，将单元格的值转化为字符串，并用逗号分隔。这些值最终会组合成一个大的`INSERT INTO`语句，用于插入数据到SQL Server的表中。 6. **批量插入**：为了提高效率，通常不建议一次性插入所有数据，而是分批插入。在本例中，每处理1000行数据，就执行一次`cursor.execute()`来插入数据。使用`conn.commit()`提交事务，确保数据持久化到数据库中。 7. **性能监控**：记录开始和结束时间，计算整个过程所用的时间，这有助于评估程序的效率和优化性能。 8. **错误处理与异常处理**：虽然示例代码中没有包含这部分，但在实际应用中，应该添加适当的错误处理和异常捕获机制，以确保在遇到问题时能够适当地恢复或报告错误。 通过这种方式，我们可以使用Python和相应的库快速地将Excel数据导入到SQL Server数据库中，这对于数据迁移、分析或者报表生成等工作非常有用。同时，这个过程也可以根据实际需求进行调整，比如支持不同格式的Excel文件，处理更复杂的转换逻辑，或者连接到远程数据库等。