写一段用python 逐行读取excel数据 写入sqlite 的代码

可以使用Python内置的xlrd库读取Excel文件，使用Python内置的sqlite3库连接SQLite数据库，然后将读取到的Excel数据写入到SQLite数据库中。 以下是一个示例代码： ```python import xlrd import sqlite3 # 打开Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook('data.xlsx') sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 连接SQLite数据库 conn = sqlite3.connect('example.db') cursor = conn.cursor() # 创建表格 cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)') # 写入数据 for i in range(1, sheet.nrows): id = int(sheet.cell(i, 0).value) name = sheet.cell(i, 1).value age = int(sheet.cell(i, 2).value) cursor.execute('INSERT INTO data (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)', (id, name, age)) # 提交更改并关闭连接 conn.commit() conn.close() ``` 其中，`data.xlsx`是Excel文件名，`example.db`是SQLite数据库文件名，`data`是数据表名，数据表包含`id`、`name`和`age`三个字段。代码中通过循环读取Excel文件中的每一行数据，然后将数据插入到SQLite数据库中。

<think>我们被要求使用编程方法逐行读取Excel文件数据。根据引用，用户可能希望用Python或Matlab实现。但引用中主要提供了Python的示例，因此我们重点使用Python。引用[1],[3],[4]都提到了Python中使用xlrd库读取Excel文件。我们将使用这个库。步骤：1.导入xlrd库2.打开Excel文件3.选择工作表（sheet）4.逐行读取数据注意：xlrd在读取.xlsx文件时可能需要使用open_workbook，并且注意版本兼容性。另外，xlrd从2.0.1版本开始不再支持.xlsx文件（默认只支持.xls），但我们可以使用`xlrd.open_workbook(filename, on_demand=True)`来读取.xlsx，或者使用其他库如openpyxl。但根据引用，用户提供的示例使用了xlrd，所以我们先按xlrd处理。但是，考虑到兼容性，我们也可以使用pandas，但用户要求逐行读取，pandas会一次性读取整个表，然后我们可以逐行迭代。不过引用中没有提到pandas，所以我们先用xlrd。另外，引用[5]提到了写入文本文件时的问题，但我们这里主要是读取。我们将提供两种方法：方法一：使用xlrd逐行读取方法二：使用pandas读取整个表然后逐行迭代（虽然pandas不是逐行读取文件，但可以逐行处理数据）由于用户明确要求“逐行读取”，我们重点使用方法一。详细步骤（xlrd）：1.打开工作簿2.选择第一个工作表（或者按名称、索引选择）3.获取行数4.循环行数，读取每一行示例代码（xlrd）： """import xlrd#打开Excel文件workbook =xlrd.open_workbook('example.xls')#或者.xlsx（注意版本）#选择第一个工作表sheet =workbook.sheet_by_index(0)#获取总行数num_rows =sheet.nrows#逐行读取for row_index inrange(num_rows):row_data =sheet.row_values(row_index)print(row_data)#这里打印每一行的数据，你可以进行其他处理"""如果文件是.xlsx格式，并且xlrd不支持（报错），可以尝试使用openpyxl："""fromopenpyxl importload_workbookwb= load_workbook('example.xlsx')sheet =wb.active#获取活动表forrow insheet.iter_rows(values_only=True):print(row) """或者使用pandas（虽然不是真正的逐行从磁盘读取，但可以逐行处理）：""" importpandas aspddf =pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=0)#第一个sheetfor index, rowin df.iterrows():print(row.tolist())#将一行转换为列表"""根据引用[3]，用户可能希望处理多个文件，所以我们可以将读取操作封装成函数。另外，引用[2]提到了Matlab读取第二个sheet，我们也提供Matlab的示例：""" %读取excel中第二个Sheet内容[num, txt,raw]= xlsread('C:\path\to\file.xls',2); %然后可以循环raw的行fori =1:size(raw,1)row_data =raw(i,:);disp(row_data); end"""但问题主要是Python，所以我们重点在Python。我们给出一个完整的Python函数，用于逐行读取指定Excel文件的指定sheet： """import xlrddefread_excel_row_by_row(file_path, sheet_index=0):"""逐行读取Excel文件:paramfile_path: Excel文件路径:paramsheet_index:工作表索引，默认为0（第一个工作表）:return:无返回值，直接打印每一行"""try:workbook =xlrd.open_workbook(file_path)sheet= workbook.sheet_by_index(sheet_index)num_rows =sheet.nrowsforrow_idxin range(num_rows):row_data= sheet.row_values(row_idx)#处理每一行数据，这里打印出来print(f"行{row_idx+1}:{row_data}")except Exceptionas e:print(f"读取文件出错: {e}") #调用read_excel_row_by_row('example.xls',0)"""注意：xlrd读取日期可能返回的是数字（Excel日期格式），需要转换。如果需要处理日期，可以使用xlrd的xldate_as_tuple转换成日期元组。考虑到错误处理，我们捕获了异常。另外，如果用户需要处理大量文件，我们可以扩展这个函数，使其返回一个生成器，每次生成一行，这样内存更友好。生成器版本：""" importxlrddef read_excel_row_by_row_generator(file_path, sheet_index=0):"""逐行读取Excel文件，返回生成器:param file_path:Excel文件路径:param sheet_index:工作表索引:return:生成器，每次迭代返回一行数据（列表）"""try:workbook= xlrd.open_workbook(file_path)sheet =workbook.sheet_by_index(sheet_index)for row_idx inrange(sheet.nrows):yieldsheet.row_values(row_idx)exceptException ase:print(f"读取文件出错:{e}")yield None#或者抛出异常#使用forrow inread_excel_row_by_row_generator('example.xls'):print(row) """这样，对于大文件，我们可以逐行处理而不需要一次性加载所有数据到内存。最后，我们根据引用[5]的问题，提醒用户：在写入文件时，注意换行符的使用，确保每行数据写入后换行。如果用户需要将读取的Excel数据逐行写入文本文件，可以这样：""" withopen('output.txt', 'w',encoding='utf-8')as f:for rowin read_excel_row_by_row_generator('example.xls'):#将行数据转换为字符串（每个单元格用逗号分隔）line =','.join(str(cell) forcell inrow)f.write(line+ '\n')#确保换行"""这样就不会出现引用[5]中所有数据都在一行的问题了。总结：我们提供了使用xlrd逐行读取Excel的方法，并给出了生成器版本以节省内存，同时提供了写入文本文件的示例。如果用户遇到.xlsx文件无法打开，建议使用openpyxl或pandas，因为新版xlrd可能不支持。我们可以提供openpyxl的生成器版本：""" fromopenpyxl importload_workbookdefread_excel_row_by_row_openpyxl(file_path, sheet_name=None):wb= load_workbook(filename=file_path,read_only=True)ifsheet_nameis None:ws =wb.activeelse:ws =wb[sheet_name]forrow inws.iter_rows(values_only=True):yield rowwb.close()#使用for rowin read_excel_row_by_row_openpyxl('example.xlsx'):print(row) """注意：openpyxl的read_only模式可以提高读取大文件的性能。根据用户需求，选择合适的方法。相关问题：1.如何读取Excel中的特定列而不是整行？2.如何处理Excel中的日期格式？3.如何同时读取多个Excel文件？4.读取Excel时如何跳过空行？5.如何将读取的数据存入数据库？我们将在回答末尾列出这些问题。</think>## Python 逐行读取 Excel 数据的完整指南 我将介绍使用 Python 逐行读取 Excel 文件的三种主要方法，特别适合数据处理、导入和分析场景。根据引用内容，核心解决方案如下： ### 方法 1: 使用 xlrd 库（基础方法） ```python import xlrd def read_excel_row_by_row(file_path): """逐行读取 Excel 文件""" workbook = xlrd.open_workbook(file_path) sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 读取第一个工作表 for row_idx in range(sheet.nrows): # 遍历所有行 row_data = sheet.row_values(row_idx) # 获取整行数据 print(f"行 {row_idx+1}: {row_data}") # 处理数据 # 示例用法 read_excel_row_by_row('data.xlsx') ``` **关键特性**： - 使用 `row_values()` 方法获取整行数据[^4] - `sheet.nrows` 获取总行数[^1] - 适合处理 `.xls` 格式文件 ### 方法 2: 使用 pandas 库（高效数据分析） ```python import pandas as pd def process_excel_rows(file_path): """使用 pandas 逐行处理数据""" df = pd.read_excel(file_path) # 读取整个文件 # 方法 2.1: 使用 iterrows() for index, row in df.iterrows(): # row 是 Series 对象 print(f"行 {index}: {row['列名1']}, {row['列名2']}") # 方法 2.2: 使用 itertuples()（更快） for row in df.itertuples(): print(f"行 {row.Index}: {row.列名1}, {row.列名2}") # 示例用法 process_excel_rows('large_data.xlsx') ``` **优势对比**： | 方法 | 速度 | 内存使用 | 易用性 | 适用场景 | |-------------|--------|----------|--------|------------------| | `iterrows()` | 较慢 | 较高 | 简单 | 小数据集 | | `itertuples()`| 快 5-10 倍 | 低 | 中等 | 大型数据集[^3] | ### 方法 3: 使用 openpyxl（处理 .xlsx 文件） ```python from openpyxl import load_workbook def stream_excel_rows(file_path): """流式读取大型 Excel 文件""" wb = load_workbook(filename=file_path, read_only=True) sheet = wb.active for row in sheet.iter_rows(values_only=True): # 处理每行数据 process_row(row) # 自定义处理函数 wb.close() def process_row(row_data): """自定义行处理逻辑""" if row_data[0]: # 跳过空行 print(f"数据: {row_data}") # 示例用法 stream_excel_rows('very_large_file.xlsx') ``` **优化技巧**： 1. `read_only=True`：只读模式减少内存占用 2. `values_only=True`：只获取值，忽略格式信息 3. 使用生成器逐行处理，避免一次性加载[^5] ### 数据写入文本文件（解决引用[5]问题） ```python import pandas as pd def excel_to_txt(excel_path, txt_path): """将 Excel 数据逐行写入文本文件""" df = pd.read_excel(excel_path) with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f: for row in df.itertuples(index=False): # 正确使用换行符 line = ','.join(map(str, row)) + '\n' # 添加换行符 f.write(line) return f"成功写入 {len(df)} 行数据" # 示例用法 excel_to_txt('input.xlsx', 'output.txt') ``` ### 性能优化策略 1. **内存优化**： ```python # 分块读取大型文件 chunk_size = 5000 for chunk in pd.read_excel('big_data.xlsx', chunksize=chunk_size): for row in chunk.itertuples(): process_row(row) ``` 2. **数据类型转换**： ```python # 指定列数据类型减少内存 dtype = {'price': float, 'quantity': int} df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype=dtype) ``` 3. **并行处理**： ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def parallel_process(file_path): with ThreadPoolExecutor() as executor: df = pd.read_excel(file_path) executor.map(process_row, df.itertuples()) ``` ### 应用场景示例 1. **数据清洗**： ```python def clean_excel_data(file_path): df = pd.read_excel(file_path) cleaned = [] for row in df.itertuples(): # 移除空值行 if any(pd.notna(val) for val in row): # 转换日期格式 if isinstance(row.date, str): clean_date = pd.to_datetime(row.date) cleaned.append((*row[1:], clean_date)) return pd.DataFrame(cleaned, columns=df.columns) ``` 2. **数据库导入**： ```python import sqlite3 def excel_to_db(excel_path, db_path): conn = sqlite3.connect(db_path) df = pd.read_excel(excel_path) for row in df.itertuples(index=False): conn.execute("INSERT INTO table VALUES (?,?,?)", row) conn.commit() ``` ### 常见问题解决 1. **日期格式处理**： ```python # xlrd 专用方法 date_value = xlrd.xldate_as_datetime(cell_value, workbook.datemode) ``` 2. **空单元格处理**： ```python # 使用 pandas 自动转换 df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['NA', 'N/A', '']) ``` 3. **大文件中断点续读**： ```python last_row = 0 try: for i, row in enumerate(df.itertuples()): if i < last_row: continue process_row(row) last_row = i except Exception: save_progress(last_row) # 保存进度 ``` > **最佳实践**：对于超过 10 万行的数据，优先使用 `openpyxl` 的只读模式或 pandas 的分块读取[^3]。