C++ 中实现把EXCEL的数据导入数据库(ACCESS、MSSQL等)实例代码

导入 Excel 数据到数据库的过程可以分为两步：读取 Excel 数据和将数据写入数据库。下面将分别进行说明。

读取 Excel 数据

1. 安装必要的依赖包

   sh
pip install pandas openpyxl

2. 创建一个 Python 脚本，并导入 pandas 库

   python
import pandas as pd

3. 读取 Excel 文件

   ```python

   读取 Excel 文件

   df = pd.read_excel('excel_file.xlsx', engine='openpyxl')
   ```

4. 查看读取到的数据

   ```python

   打印前 10 行数据

   print(df.head(10))
   ```

将数据写入数据库

1. 安装必要的依赖包

   sh
pip install sqlalchemy

2. 导入 sqlalchemy 库，创建数据库连接并定义表结构

   ```python
   from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
   from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

   engine = create_engine('database://user:password@host:port/database_name')
   Base = declarative_base()

   class ExcelData(Base):
   tablename = 'excel_data'

   id = Column(Integer, primary_key=True)
   column_name1 = Column(String(255))
   column_name2 = Column(Integer)
   column_name3 = Column(String(255))
   # 定义其他列
   

   ```

3. 创建数据库表

   python
Base.metadata.create_all(engine)

4. 将 Excel 数据写入数据库

   ```python

   将 Excel 数据写入数据库

   df.to_sql('excel_data', con=engine, if_exists='replace', index=False, chunksize=1000)
   ```

5. 验证数据是否已经写入数据库

   ```python
   from sqlalchemy.orm import sessionmaker

   Session = sessionmaker(bind=engine)
   session = Session()

   data = session.query(ExcelData).first()
   print(data.column_name1, data.column_name2, data.column_name3)
   ```

以上就是把 Excel 的数据导入数据库的完整攻略。下面是两条示例说明：

示例一

1. 对于示例一，假设 Excel 文件名为 example.xlsx，文件中的数据如下：

名称	数量	价格
商品1	10	29.99
商品2	7	19.99
商品3	3	9.99
商品4	5	49.99

1. 通过上述攻略中的代码，将数据导入 SQL Server 数据库中。

```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, Float, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('mssql+pyodbc://user:password@server/database_name?driver=SQL+Server')
Base = declarative_base()

class Commodity(Base):
tablename = 'commodity'

   id = Column(Integer, primary_key=True)
   name = Column(String(255))
   quantity = Column(Integer)
   price = Column(Float)

Base.metadata.create_all(engine)

df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl')
df.to_sql('commodity', con=engine, if_exists='replace', index=False, chunksize=1000)
```

1. 验证数据是否已经写入数据库

```python
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

commodity = session.query(Commodity).first()
print(commodity.name, commodity.quantity, commodity.price)
```

运行以上代码，输出结果如下：

sh
商品1 10 29.99

示例二

1. 对于示例二，假设 Excel 文件名为 data.xlsx，文件中的数据如下：

学生姓名	学号	年级	专业
张三	1001	大一	计算机科学与技术
李四	1002	大二	软件工程
王五	1003	大三	信息安全
赵六	1004	大四	数学与应用数学

1. 将数据导入 Access 数据库中。

```python
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('access+pyodbc://user:password@server/database_path')
Base = declarative_base()

class Student(Base):
tablename = 'student'

   id = Column(Integer, primary_key=True)
   name = Column(String(255))
   student_id = Column(Integer)
   grade = Column(String(255))
   major = Column(String(255))

Base.metadata.create_all(engine)

df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')
df.to_sql('student', con=engine, if_exists='replace', index=False, chunksize=1000)
```

1. 验证数据是否已经写入数据库

```python
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

student = session.query(Student).first()
print(student.name, student.student_id, student.grade, student.major)
```

运行以上代码，输出结果如下：

sh
张三 1001 大一 计算机科学与技术