Python/MySQL實(shí)現(xiàn)Excel文件自動(dòng)處理數(shù)據(jù)功能

更新時(shí)間：2023年02月21日 14:15:06 作者：酸菜魚土豆大俠

在沒(méi)有服務(wù)器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，只有excel文件的情況下，如何利用SQL和python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)自動(dòng)處理的功能？本文就來(lái)和大家聊聊解決辦法

問(wèn)題描述

在沒(méi)有服務(wù)器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，只有excel文件的情況下，如何利用SQL和python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)自動(dòng)處理的功能？

例如：消費(fèi)者購(gòu)買商品時(shí)，會(huì)挑選商品然后再對(duì)商品付款?，F(xiàn)在需要查找出用戶挑中但是沒(méi)有付款的商品并標(biāo)識(shí)為未下單，付款的商品標(biāo)注為下單。并且每隔一段時(shí)間自動(dòng)執(zhí)行上述操作。

目的：定時(shí)抽取上面的數(shù)據(jù)分析用戶購(gòu)買商品的行為。對(duì)比付款和選中未下單的商品的性能、價(jià)格等信息來(lái)發(fā)掘用戶喜好，從而提高選品下單率。

注意：

用戶的信息主要以excel的形式存儲(chǔ)，沒(méi)有服務(wù)器。
商品表里面存了用戶挑選的商品信息。
訂單表里面存了用戶付款的商品信息。

解決方案

一、SQL查詢

首先想到的是利用SQL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)這樣的查詢。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

（1）建立dingdan表和shangpin表：

-- ----------------------------
-- Table structure for dingdan
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `dingdan`;
CREATE TABLE `dingdan`  (
  `d_id` int(11) NOT NULL,
  `UPC` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`d_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of dingdan
-- ----------------------------
INSERT INTO `dingdan` VALUES (1, '6972470560664');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (2, '6972470560664');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (3, '6972470561227');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (4, '6972470561890');
INSERT INTO `dingdan` VALUES (5, '6972470561906');

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;


-- ----------------------------
-- Table structure for shangpin
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `shangpin`;
CREATE TABLE `shangpin`  (
  `UPC` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL,
  `商品` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`UPC`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of shangpin
-- ----------------------------
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470560657', 'A');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470560664', 'A');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470561210', 'D');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470561227', 'B');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470561890', 'C');
INSERT INTO `shangpin` VALUES ('6972470651791', 'B');

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

（2）將excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入SQL軟件中。

執(zhí)行下面的查詢語(yǔ)句進(jìn)行查找：

-- 搜索未下單的商品信息
SELECT *,
if(bb.UPC IS NULL,'未下單', '下單') as 下單情況

FROM shangpin aa

LEFT JOIN dingdan bb
ON aa.UPC = bb.UPC

得到以下查詢結(jié)果：

（3）將搜索結(jié)果導(dǎo)出為excel。

（4）隔一段時(shí)間，需要人工重復(fù)上面的操作。

二、SQL、python處理

利用SQL查詢、python做定時(shí)處理。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

（1）重復(fù)方案1中的步驟1和2，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

（2）用python連接數(shù)據(jù)庫(kù)并查找數(shù)據(jù)。

import pymysql  #導(dǎo)入PyMySQL庫(kù) 
import datetime
import warnings
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings('ignore')

# 1. 連接數(shù)據(jù)庫(kù)，創(chuàng)建連接對(duì)象 db
# 連接對(duì)象作用是：連接數(shù)據(jù)庫(kù)、發(fā)送數(shù)據(jù)庫(kù)信息、處理回滾操作（查詢中斷時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)回到最初狀態(tài)）、
# 創(chuàng)建新的光標(biāo)對(duì)象 
def connect_database(database, password):
     db = pymysql.connect(host ="localhost", #host屬性 
                              user ="sys", #用戶名  
                              password = password, #此處填登錄數(shù)據(jù)庫(kù)的密碼 
                              database = database, #數(shù)據(jù)庫(kù)名 
                              charset="utf8"  # 如果中文顯示亂碼,則需要添加charset = "utf8"
                         )
     return db

def read_data(db):
     # 2. 使用 cursor() 方法創(chuàng)建一個(gè)游標(biāo)對(duì)象 cursor
     cursor = db.cursor()
     # 3. 利用MySQL語(yǔ)句查找數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為FrameData（包含列名）
     try:
          # 使用 execute() 方法執(zhí)行 SQL 查詢
          mysql = "SELECT *, if(bb.UPC IS NULL,'未下單', '下單') as 下單情況 FROM shangpin aa LEFT JOIN dingdan bb ON aa.UPC = bb.UPC" # SQL語(yǔ)句
          cursor.execute(mysql)
          data = cursor.fetchall()

          # 下面為將獲取的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為 dataframe 格式
          columnDes = cursor.description #獲取連接對(duì)象的描述信息
          #print("cursor.description中的內(nèi)容：",columnDes)
          columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))] #獲取列名
          df = pd.DataFrame([list(i) for i in data],columns=columnNames) #得到的data為二維元組，逐行取出，轉(zhuǎn)化為列表，再轉(zhuǎn)化為df
          print(df)

          """
          db.commit()若對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了修改，需進(jìn)行提交之后再關(guān)閉
          """
          # 提交到數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行
          #db.commit()
          #print("OK")
     except:
          # 如果發(fā)生錯(cuò)誤則回滾
          db.rollback()
          print("失敗")
     """
     使用完成之后需關(guān)閉游標(biāo)和數(shù)據(jù)庫(kù)連接，減少資源占用,cursor.close(),db.close()
     db.commit()若對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了修改，需進(jìn)行提交之后再關(guān)閉
     """
     # 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接
     cursor.close()
     db.close()
     return df

（3）做定時(shí)任務(wù)

參考

     ## 定時(shí)任務(wù)
     import time
     from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
     
     def job():
       dt = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
       print('{} --- {}'.format(text, t))
       database = 'sys' #數(shù)據(jù)庫(kù)名稱
       password = 'sys' #數(shù)據(jù)庫(kù)用戶密碼
       db = connect_database(database, password)
       data_sp = read_data(db)
       data_sp.to_excel('../data/data_ans.xlsx', sheet_name='未下單情況')
       
     scheduler = BlockingScheduler()
     # 在每天22和23點(diǎn)的25分，運(yùn)行一次 job 方法
     scheduler.add_job(job, 'cron', hour='22-23', minute='25')
     scheduler.start()
     
     ## 測(cè)試
     # 執(zhí)行任務(wù)
     def time_printer():
         # 輸出時(shí)間
         now = datetime.datetime.now()
         ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
         print('do func time :', ts)
     # 定時(shí)任務(wù)
     def loop_monitor():
         while True:
             time.sleep(20)  # 暫停20秒
             
     if __name__ == "__main__":
         loop_monitor()

打開data_ans的excel文件即可查看數(shù)據(jù)。

程序需要一直運(yùn)行，如果因?yàn)殛P(guān)機(jī)導(dǎo)致程序終止，需要重新運(yùn)行。

三、python處理

python處理。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：

（1）導(dǎo)入excel數(shù)據(jù)并利用python完成數(shù)據(jù)查詢，以excel的形式導(dǎo)出查詢好的數(shù)據(jù)。

? 參考

import pandas as pd
def taskTime():
## 1. 分別導(dǎo)入2個(gè)表的數(shù)據(jù)
    product = pd.read_excel('d:/python_code/crontab/data/taskdata.xlsx', sheet_name='商品') # 換成自己的路徑和sheet名稱
    order = pd.read_excel('d:/python_code/crontab/data/taskdata.xlsx', sheet_name='訂單') 

    ## 2. 抽取數(shù)據(jù)
    product=product.rename(columns={'UPC':'ID'}) # 對(duì)商品表里面的UPC重命名未ID（為了保留訂單表里面的CPU著一列）
    PO=pd.merge(product,order,left_on='ID', right_on='UPC',how='left') # 左連接抽取數(shù)據(jù)
    PO.loc[pd.isnull(PO['UPC']), '下單情況'] = '未下單' # 找到選中但是未下單的數(shù)據(jù)標(biāo)注為未下單
    PO['下單情況'] = PO['下單情況'].fillna(value='下單') # 找到下單的數(shù)據(jù)，在'下單情況'這一列中標(biāo)注為下單

    ## 3. 以excel的形式導(dǎo)出查詢好的數(shù)據(jù)
    PO = PO.loc[:, ['ID', 'UPC', '下單情況', '產(chǎn)品名稱E', '產(chǎn)品參數(shù)C', '價(jià)格', '建議零售價(jià)','訂單日期', '品牌', 'PO#', 'SKU','配置', '單價(jià)', '數(shù)量', '銷售金額', '成本單價(jià)', '成本', '成本價(jià)含稅/未稅']] # 按列名導(dǎo)出需要的數(shù)據(jù)
    PO.to_excel('d:/python_code/crontab/data/data_python.xlsx', sheet_name='未下單情況')  # 導(dǎo)出excel表
    return PO

if __name__ == "__main__":
  taskTime()
    print('執(zhí)行成功')

（2）定時(shí)處理

   ## 2. 定時(shí)處理
   import datetime
   from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler
   
   def job():
     now = datetime.datetime.now()
     ts = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
     print('執(zhí)行時(shí)間 :', ts)   # 輸出時(shí)間
     taskTime()  # 執(zhí)行代碼
   
   scheduler = BlockingScheduler() ## 定時(shí) 
   # 在每天17和23點(diǎn)的25分，運(yùn)行一次 job 方法
 scheduler.add_job(job, 'cron', hour='17-23', minute='22')
   scheduler.start()

打開data_python的excel文件即可查看數(shù)據(jù)。

程序需要一直運(yùn)行，如果因?yàn)殛P(guān)機(jī)導(dǎo)致程序終止，需要重新運(yùn)行。

四、優(yōu)化python處理

1.手動(dòng)執(zhí)行代碼

如果電腦需要關(guān)機(jī)，這時(shí)候代碼不能一直運(yùn)行，只能在需要數(shù)據(jù)的時(shí)候執(zhí)行一下代碼。有以下2個(gè)執(zhí)行方法：

（1）用命令行執(zhí)行代碼，具體操作如下：

win + R 輸入cmd 再輸入路徑以及文件名

python d:\python_code\crontab\code\test.py

見(jiàn)下圖

注意：數(shù)據(jù)還有代碼的路徑要寫對(duì)

如果不想用命令行。直接用.bat文件執(zhí)行也可以。

首先，需要新建一個(gè).bat文件（用來(lái)運(yùn)行腳本），在這個(gè)文件里面寫上如下代碼后保存：

 python 路徑\文件名.py

將這個(gè)文件放到桌面，使用時(shí)點(diǎn)擊即可。

2.開機(jī)自動(dòng)執(zhí)行代碼

參考

將已經(jīng)保存的.bat文件復(fù)制到該目錄（C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup）下，可能殺毒軟件會(huì)阻止，選擇允許，然后重啟電腦即可。

注：開機(jī)自啟以后會(huì)打開一個(gè)cmd窗口，關(guān)閉窗口，python程序?qū)⑼Ｖ惯\(yùn)行。

注意：開啟自啟動(dòng)可能會(huì)讓電腦變慢、發(fā)熱。。。

對(duì)比四種方案

方案名稱	優(yōu)點(diǎn)	缺點(diǎn)
SQL查詢	代碼簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單	數(shù)據(jù)一旦更新需要執(zhí)行導(dǎo)入導(dǎo)出excel的操作。并且需要手動(dòng)操作，不能自動(dòng)提醒。
SQL、python處理	避免導(dǎo)出excel；可以自動(dòng)提醒	還是需要導(dǎo)入excel；同時(shí)操作SQL和python；自動(dòng)提醒需要程序一直運(yùn)行
python處理	避免導(dǎo)入導(dǎo)出；可以自動(dòng)提醒，只操作python	查詢時(shí)的處理不好做（對(duì)新手來(lái)說(shuō)）；自動(dòng)提醒需要程序一直運(yùn)行
優(yōu)化python處理	避免導(dǎo)入導(dǎo)出；自動(dòng)提醒不需要程序一直運(yùn)行，開機(jī)自啟動(dòng)	需要配置一下

總結(jié)

在沒(méi)有服務(wù)器，以excel存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的情況下，同樣可以利用SQL和python來(lái)做數(shù)據(jù)處理和分析，在遇到excel處理數(shù)據(jù)特別麻煩的時(shí)候可以選擇上面的方案做處理，即可以鍛煉自己的SQL和python編程的能力，又可以高效地解決問(wèn)題。

到此這篇關(guān)于Python/MySQL實(shí)現(xiàn)Excel文件自動(dòng)處理數(shù)據(jù)功能的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python Excel自動(dòng)處理數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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