1.利用pandas模块

# encoding: utf-8
import time
import pandas as pd
import pymysql

def getrel(sql):
'''
连接mysql数据库，根据条件查询出来我们所需要数据
:return: 根据条件从sql查询出来的数据
'''
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='',
db='db_test', charset='utf8mb4')
cur = conn.cursor()
cur.execute(sql) # 输入要查询的SQL
rel = cur.fetchall()
cur.close()
conn.close()
return rel

def getxlsx(rel):
'''
把从数据库中查询出来的数据写入excel文件
:param rel:
:return:
'''
file_name = time.strftime('%Y-%m-%d') + '.xlsx'
dret = pd.DataFrame.from_records(list(rel)) # mysql查询的结果为元组，需要转换为列表
dret.to_excel(file_name, index=False, header=("平台货号", "商品名称", "售价")) # header 指定列名，index 默认为True，写行名

if __name__ == '__main__':
sql = 'select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;'
rel = getrel(sql)
getxlsx(rel)

2.使用xlwt模块

import pymysql
import xlwt

def get_sel_excel(sql):
'''
连接mysql并把查询出来的数据写入excel表格
:param sql:
:return:
'''
conn = pymysql.connect(
host="localhost",
port=3306,
user="root",
passwd="",
db="db_test",
charset="utf8mb4"
)

# 建立游标  
cursor = conn.cursor()  
print("开始查询表！")  
# 执行sql语句  
cursor.execute(sql)  
# 获取查询到结果  
res = cursor.fetchall()  
print(res)  
w\_excel(res)

def w_excel(res):
'''
把数据写入excel表格中
:param res:
:return:
'''
book = xlwt.Workbook() # 新建一个excel
sheet = book.add_sheet('vehicle_land') # 新建一个sheet页
title = ['平台货号', '商品名称', '售价']
# 写表头
i = 0
for header in title:
sheet.write(0, i, header)
i += 1

# 写入数据  
for row in range(1, len(res)):  
    for col in range(0, len(res\[row\])):  
        sheet.write(row, col, res\[row\]\[col\])  
    row += 1  
col += 1  
book.save('vehicle\_land.xls')  
print("导出成功！")

if __name__ == "__main__":
sql = 'select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;'
get_sel_excel(sql)

3.pandas

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

初始化数据库连接，使用pymysql模块

MySQL的用户：root, 密码:你的密码, 端口：3306,数据库：trustengine = create_engine("mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/trust",encoding='utf-8')

查询语句，选出testexcel表中的所有数据

sql = """select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;"""

read_sql_query的两个参数: sql语句， 数据库连接

df = pd.read_sql_query(sql,con=engine)

输出testexcel表的查询结果

print(df)

创建一个writer对象, 里面的参数是一个新的表格文件名

writer = pd.ExcelWriter('mydf.xlsx')

利用to_excel()方法将不同的数据框及其对应的sheet名称写入该writer对象中

df.to_excel(writer,sheet_name='test1',index=False)

数据写出到excel文件中,最后保存

writer.save()

4.pandas

# coding=utf-8
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from sqlalchemy import create_engine
import time

开始时间

start = time.time()

建立链接

engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123@192.168.148.61:3306/ppx_mall_dev_db')

查询语句

sql = '''select goods_commonid,goods_name,goods_price from mall_goods_common where store_id=110 and set_new_time>1560182400;'''

读取mysql

df = pd.read_sql_query(sql, engine)
print("从mysql中读取数据成功！开始将数据导入到excel表格中…")

将读取的数据格式化成DataFrame类型

test_data = DataFrame.from_records(df)

将数据写入excle中

test_data.to_excel("E:\\testdata.xlsx", index=False)
print("导出成功！")

程序结束时间

end = time.time()

打印出程序的运行时间

print('Running time: {} Seconds'.format(end - start))

如需修改表格样式，可参数：https://www.cnblogs.com/phoebechiang/p/10512337.html