用python做文件处理，一系列的xlsx文件放在文件夹里，按照文件名排序后，从后往前逐个文件调用data_clean.py处理后写进SQLITE table, 应该如何配置文件名列表？

在Python中，你可以使用os模块来遍历文件夹并获取所有xlsx文件的名称，然后利用sorted函数对它们按名字排序。接下来，你可以使用pandas库读取Excel文件，并将数据清理后存储到SQLite数据库。这里是一个简单的步骤概述：

1. 导入必要的库：

import os
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

2. 定义数据库连接信息：

# 假设你的SQLite数据库路径是'database.db'
engine = create_engine('sqlite:///database.db')

3. 定义文件夹路径和创建空的数据列表：

folder_path = 'your_folder_path_containing_xlsx_files'  # 替换为实际文件夹路径
file_names = []
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.xlsx'):
        file_names.append(os.path.join(folder_path, filename))
file_names = sorted(file_names, reverse=True)  # 降序排列

4. 清理和导入数据到SQLite表：

def process_file(file_name):
    df = pd.read_excel(file_name)
    cleaned_df = data_clean(df)  # 这里假设你有一个名为data_clean的函数，它接受DataFrame并返回清理后的结果

    table_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_name))[0]  # 获取文件名去掉后缀
    with engine.connect() as conn:
        cleaned_df.to_sql(table_name, con=conn, if_exists='append', index=False)

# 开始处理文件
for file_name in file_names:
    process_file(file_name)

5. 在`process_file`函数中，你需要实现`data_clean`函数，根据你的需求清洗XLSX文件中的数据。