python批量更新Excel中数据到sqlserver

### 回答1：
可以使用 Python 的 pyodbc 模块来连接 SQL Server 数据库并执行 SQL 语句。

首先，你需要在机器上安装 ODBC 驱动程序，并配置 DSN (数据源名称)。然后，使用 pyodbc 模块连接 SQL Server，并使用 pandas 库将 Excel 文件中的数据读取为 DataFrame。接下来，遍历 DataFrame 中的行，对于每一行执行一条 INSERT 语句，将数据插入到 SQL Server 中对应的表中。

以下是一个简单的示例代码，假设你的 Excel 文件中的数据有两列，分别是 "ID" 和 "Name"，并且你想要将这些数据插入到 SQL Server 中名为 "mytable" 的表中。

import pyodbc
import pandas as pd

# 连接 SQL Server 数据库
cnxn = pyodbc.connect('DSN=mydsn;UID=user;PWD=password')
cursor = cnxn.cursor()

# 读取 Excel 文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 遍历 DataFrame 中的行
for index, row in df.iterrows():
    # 构建 INSERT 语句
    sql = f"INSERT INTO mytable (ID, Name) VALUES ({row['ID']}, '{row['Name']}')"
    cursor.execute(sql)

# 提交事务
cnxn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
cnxn.close()

希望这能帮到你！

### 回答2：
在Python中，要批量更新Excel中的数据到SQL Server，你可以使用openpyxl库来读取和写入Excel文件，以及使用pyodbc库来连接到SQL Server数据库并执行SQL语句。

首先，你需要安装openpyxl和pyodbc库。可以通过运行以下命令来安装它们：

pip install openpyxl
pip install pyodbc

接下来，你需要导入所需的模块：

import openpyxl
import pyodbc

然后，你需要连接到SQL Server数据库。你可以使用pyodbc库提供的odbc连接字符串进行连接：

conn = pyodbc.connect('Driver={SQL Server Native Client 11.0};'
                      'Server=<服务器名称>;'
                      'Database=<数据库名称>;'
                      'UID=<用户名>;'
                      'PWD=<密码>;')

在连接建立后，你可以使用openpyxl库来打开Excel文件：

workbook = openpyxl.load_workbook('文件路径.xlsx')

接下来，你需要选择要操作的工作表：

sheet = workbook['工作表名称']

然后，你可以使用openpyxl库的功能来获取Excel表格中的数据，并使用pyodbc库的功能将其插入到SQL Server数据库中：

for row in sheet.iter_rows(min_row=2,max_row=sheet.max_row,min_col=1,max_col=3):
    data1 = row[0].value
    data2 = row[1].value
    data3 = row[2].value
    
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO <表名> (字段1, 字段2, 字段3) VALUES (?, ?, ?)",
                   (data1, data2, data3))
    cursor.commit()

conn.close()

以上代码示例了如何逐行读取Excel表格中的数据，并将每行数据插入到SQL Server数据库中。你需要根据实际情况修改连接字符串、文件路径、工作表名称、表名以及字段名。

通过这种方法，你可以使用Python实现批量更新Excel中的数据到SQL Server数据库。

### 回答3：
要实现将Excel中的数据批量更新到SQL Server数据库，可以使用Python的pandas库和pyodbc库来实现。

首先，需要安装pandas库和pyodbc库，可以使用pip命令进行安装。

pip install pandas
pip install pyodbc

然后，首先在Python中导入所需的库。

import pandas as pd
import pyodbc

接下来，使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel文件中的数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

然后，需要连接到SQL Server数据库，并创建一个游标对象。

conn = pyodbc.connect('驱动程序={SQL Server};服务器=服务器名称;数据库=数据库名称;UID=用户名;PWD=密码')
cursor=conn.cursor()

使用游标对象的`execute()`方法执行SQL语句，将Excel中的数据插入到SQL Server数据库中。

for index, row in df.iterrows():
    cursor.execute('INSERT INTO 表名 (列1, 列2, 列3...) VALUES (?, ?, ?...)', row[0], row[1], row[2]...)

最后，使用`commit()`方法提交更改，并关闭游标和数据库连接。

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

以上是使用pandas和pyodbc实现将Excel中的数据批量更新到SQL Server数据库的简单示例。请注意，需要根据实际情况修改代码中的数据库连接信息和SQL语句。