目录

一、前言

二、python代码

2.1 从MySQL数据库导入csv

2.2 从csv导入MySQL数据库

三、讲解视频

一、前言

之前我分享过两次python的高效编程技巧，分别是，

python一行代码生成详细数据分析报告：

5分钟讲解Python一行代码生成数据分析报告，数据分析神器

python一行代码实现网页爬虫：

【爬虫神器】2分钟讲解用python一行代码轻松爬取网页数据

这次，我们分享一期，用python三行代码，实现数据库和excel之间的导入导出！

二、python代码

首先，看一下MySQL数据库中的数据：

MySQL数据

表名：college_t1
表数据：共4行数据，大学排名数据

2.1 从MySQL数据库导入csv

开始编写python代码，把MySQL数据导出到excel。

导入需要的库：

from sqlalchemy import create_engine  # 用于创建数据库连接import pandas as pd  # 用来存入excel文件

最核心的三行代码：

# 1、创建数据库连接engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/db_test')# 2、读取MySQL数据df1 = pd.read_sql(sql="SELECT * FROM db_test.college_t1", con=engine)# 3、导出CSV文件df1.to_csv('大学数据.csv', index=False)

用create_engine创建数据库连接，格式为：

create_engine('数据库类型+数据库驱动://用户名:密码@数据库IP地址/数据库名称')

这样，数据库连接就创建好了。

然后用pandas自带的read_sql函数，读取MySQL数据，传入SELECT的sql语句，和数据库连接，这2个参数。

最后，用我们最熟悉的to_csv把数据保存到csv，完成！

2.2 从csv导入MySQL数据库

下面，把刚才生成的csv文件，导入到MySQL数据库的另一个表：

# 1、读取CSV文件df2 = pd.read_csv('大学数据.csv')# 2、导入MySQL数据库df2.to_sql(name='college_t2', con=engine, index=False, if_exists='replace')

首先，用pandas的read_csv函数读取csv文件。

然后，用pandas的to_sql函数，把数据存入MySQL数据库：

name='college_t2' #mysql数据库中的表名
con=engine # 数据库连接
index=False #不包含索引字段
if_exists='replace' #如果表中存在数据，就替换掉，另外，还支持append(追加数据)

非常方便地完成了反向导入，即：从csv向数据库的导入。

三、讲解视频

逐行代码详细讲解： 

仅用Python三行代码，实现数据库和excel之间导入导出

首发公众号：仅用Python三行代码，实现数据库和excel之间的导入导出！三行python代码完成mysql和excel之间的导入导出！https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MjQ2MzI0Nw==&mid=2247484579&idx=1&sn=3662a7f5d47a578ce42b2b4fff7226ce&chksm=fe1e1043c969995505dda2769b5683010ed0396015aef27eb1cf8b46871f80c26689f8bd7470&token=1209326476&lang=zh_CN#rd

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