python读excel写入mysql小工具

背景

需要导入全国高校名录到数据库，从教委网站下到了最新的数据，是excel格式，需要做一个工具进行导入，想试用一下python，说干就干。

库

• xlrd : excel读写库

• pymysql : mysql数据库驱动库，纯python打造

• re : 正则表达式库，核心库

前两个用pip轻松完成安装，本人是在mac pro是进行的，过程很顺利，以前在mac上装mysqlclient一直安装不上，所以一度放弃使用python，但我在linux下安装mysqlclient却没有任何问题。

源代码

很简单的小脚本，留存纪念。值得注意的一点，数据库连接字段串中要设定字符编码，不然默认是lanti-1，写入会出错。

import xlrd
import pymysql
import re

conn = pymysql.connect(host='database connect address', port=1234, user='root',
                       passwd='****', db='database name', charset='utf8mb4')
p = re.compile(r'\s')
data = xlrd.open_workbook('./W020170616379651135432.xls')
table = data.sheets()[0]
t = table.col_values(1)
nrows = table.nrows
for i in range(nrows):
    r1 = table.row_values(i)
    if len(r1[2]) == 10:
        cur = conn.cursor()
        cur.execute('insert into `university` (`id`, `name`, `ministry`, `city`, `level`, `memo`) \
                    values (%s, %s, %s, %s, %s, %s)',
                    (r1[2], p.sub('', r1[1]), p.sub('', r1[3]), p.sub('', r1[4]), r1[5], r1[6]))
        conn.commit()
        cur.close()

conn.close()

心得

写惯了类C的语言，不太习惯python，想同时掌握两种风格的编程语言，好痛苦啊。python编程效率的确不错，这是我第一次用python写实用小程序，连查带写带调试，一共也就花了一个来小时。python库与资料丰富，不愁找不到合适的^_^

数据库写入优化

早上闲来无事，用批量写入优化了一下，任务秒完成，比一条条写入快了很多， 比我预想的差别还要大。看来，没有不好的工具，只是我们没有用好啊！

import xlrd
import pymysql
import re

conn = pymysql.connect(host='database connect address', port=1234, user='root',
                       passwd='****', db='database name', charset='utf8mb4')
p = re.compile(r'\s')
data = xlrd.open_workbook('./W020170616379651135432.xls')
table = data.sheets()[0]
t = table.col_values(1)
nrows = table.nrows
ops = []
for i in range(nrows):
    r1 = table.row_values(i)
    if len(r1[2]) == 10:
        ops.append((r1[2], p.sub('', r1[1]), p.sub('', r1[3]), p.sub('', r1[4]), r1[5], r1[6]))

cur = conn.cursor()
cur.executemany('insert into `university_copy` (`id`, `name`, `ministry`, `city`, `level`, `memo`) \
                 values (%s, %s, %s, %s, %s, %s)', ops)
conn.commit()
cur.close()

conn.close()