写出python可以读取10万行数据的代码

为了实现这个需求，你可以按照以下步骤来编写Python代码： 1. **连接数据库**: 使用合适的库（如`pymysql`, `psycopg2`等）与数据库交互。假设我们使用的是SQLite，因为它是相对简单且不需要额外安装的。 ```python import sqlite3 def get_data_from_db(database_file): conn = sqlite3.connect(database_file) cursor = conn.cursor() query = "SELECT * FROM your_table LIMIT ?" chunk_size = 100000 # 十万条数据 result = [] for i in range(0, cursor.rowcount, chunk_size): cursor.execute(query, (i + chunk_size,)) data_chunk = cursor.fetchall() result.extend(data_chunk) conn.close() return result ``` 2. **将数据存储到对象并分批写入OSS（如阿里云OSS）**: 首先，确保已安装`aliyun-sdk-oss`库。这里假设`your_oss_client`是一个已经初始化好的OSS客户端。 ```python import oss2 class OSSBatchWriter: def __init__(self, bucket_name, object_key_prefix): self.bucket = oss2.Bucket(your_oss_client, endpoint="http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com", auth=your_oss_auth) self.object_key_prefix = object_key_prefix self.current_file = None def write(self, data): if not self.current_file: self.current_file = f"{self.object_key_prefix}_part1.txt" self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, b"") content = "\n".join(map(str, data)) if len(content.encode()) > 10 * 1024 * 1024: # 每个文件限制1MB self.flush() self.current_file = f"{self.object_key_prefix}_{len(self.objects)+1}.txt" self.objects.append(self.current_file) self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, content.encode()) else: self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, content.encode(), headers={"Content-Length": str(len(content))}) def flush(self): if self.current_file: self.bucket.put_object_from_string(self.current_file, "".encode()) self.current_file = None self.objects.append(self.current_file) # 使用方法 data_list = get_data_from_db('database.db') writer = OSSBatchWriter(bucket_name='your_bucket', object_key_prefix='data_batch') for i, batch in enumerate(pandas.DataFrame(data_list).chunk(chunk_size=chunk_size)): writer.write(batch.to_dict('records')) ``` 3. **追加方式处理后续数据**: 当数据库中有超过十万条新数据时，可以继续调用`get_data_from_db()`并将结果追加到现有的OSS文件中。这可能需要维护一个计数器或者检查文件大小来触发切换。 请注意，上述代码示例仅适用于SQLite数据库和阿里云OSS，实际应用中可能需要根据你的具体数据库和存储服务调整代码。此外，`pandas`用于方便地处理数据，如果你不使用它，可能需要使用其他方法来处理数据列表。

<think>我们被要求使用pandas读取xlsx文件。根据引用[1]，pandas可以加载Excel文件（.xlsx），但需要安装额外的模块。引用[2]和[3]也提到了使用pandas处理xlsx文件。 步骤： 1. 确保安装了必要的依赖库：pandas和openpyxl（或xlrd，但注意xlrd最新版不支持xlsx，所以通常推荐openpyxl）。 2. 使用pandas的read_excel函数读取文件。 具体操作： 首先，安装openpyxl（如果尚未安装）： pip install openpyxl 然后，在代码中： import pandas as pd df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', engine='openpyxl') 注意：从pandas 1.2.0开始，默认使用openpyxl读取.xlsx文件，因此可以省略engine参数。但为了确保兼容性，特别是当系统中有多个引擎时，可以指定engine。 如果文件有多个工作表，可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表（可以按名称或索引）。 示例： df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl') 如果读取大文件，引用[2]提到pandas可以处理Excel无法打开的大文件，但要注意内存使用。 引用[3]中的示例：加载scimagojr-3.xlsx文件，直接使用read_excel。 因此，我们给出一个完整的示例代码：</think>### 如何用 Pandas 读取 XLSX 文件 以下是使用 Pandas 读取 Excel (.xlsx) 文件的详细步骤： #### 1. **安装必要依赖** Pandas 需要额外引擎处理 Excel 文件： ```bash pip install pandas openpyxl ``` > 📌 `openpyxl` 是专门处理 .xlsx 格式的库，Pandas 依赖它进行读写操作[^1] #### 2. **基础读取方法** ```python import pandas as pd # 读取整个文件（默认读取第一个工作表） df = pd.read_excel("文件名.xlsx", engine="openpyxl") # 查看前5行数据 print(df.head()) ``` #### 3. **高级参数配置** ```python # 读取特定工作表（按名称或索引） df_sheet2 = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet2", # 或 sheet_name=1（索引从0开始） engine="openpyxl") # 指定读取列（提高大文件处理效率） df = pd.read_excel("large_file.xlsx", usecols=["列名A", "列名C"], # 只读取指定列 engine="openpyxl") # 处理缺失值（将特定值替换为NaN） df = pd.read_excel("data.xlsx", na_values=["N/A", "缺失"], engine="openpyxl") ``` #### 4. **大文件处理技巧** 当处理大型 Excel 文件时（如引用[2]所述场景）： ```python # 分块读取（适合内存不足的情况） chunk_size = 10_000 # 每块1万行 chunks = pd.read_excel("large_data.xlsx", chunksize=chunk_size, engine="openpyxl") for chunk in chunks: process(chunk) # 逐块处理数据 ``` #### 5. **常见问题解决** - **文件路径问题**：使用原始字符串或双反斜杠 ```python df = pd.read_excel(r"C:\文件夹\data.xlsx") # Windows 路径 ``` - **编码问题**：指定文件编码 ```python df = pd.read_excel("data.xlsx", encoding="utf-8") ``` - **日期解析**：自动转换日期列 ```python df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["订单日期"]) ``` > ⚠️ 注意：Pandas 1.3.0+ 版本默认支持 `openpyxl`，但显式声明 `engine="openpyxl"` 可确保兼容性