python 批量新建excel

可以使用 openpyxl 库来实现 Python 批量插入 Excel 中的图片。首先需要安装 openpyxl，然后可以使用 openpyxl.drawing.image.Image 类来插入图片，代码示例如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

# 创建工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

# 插入图片
img = Image('image.png')
ws.column_dimensions['B'].width = 20
ws.row_dimensions[1].height = 70
ws.add_image(img, 'B1')

wb.save("test.xlsx")

如果是需要批量插入图片，可以循环遍历文件夹中的图片文件，并使用上述方法进行插入。

import os

for filename in os.listdir('images'):
    if filename.endswith('.png'):
        img = Image(os.path.join('images', filename))
        ws.add_image(img, 'B1')

相关问题

使用python 批量将excel导入accessmdb

### 回答1：
在使用Python批量将Excel导入Access MDB之前，需要安装相关的库文件。我们需要利用Python的pandas库来读取Excel文件中的数据，并借助pyodbc库来连接到Access数据库。下面是具体步骤：

1. 安装pandas库和pyodbc库。可以使用pip命令来安装，打开命令提示符或终端，输入以下命令：

pip install pandas
pip install pyodbc

2. 创建Access MDB数据库文件并创建表。在Access中创建一个新的数据库文件，在“创建”选项卡中选择“表设计”来创建新表并添加字段。请确保在Access中为每个字段使用正确的数据类型。

3. 在Python中编写代码。打开Python IDE或交互式命令提示符，使用以下命令导入必要的库：

import pandas as pd
import pyodbc

4. 设置Python到数据库的连接。需要设置ODBC驱动程序和数据库路径，以便Python可以连接到Access。以下是Python代码的示例：

conn_str = r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=path/to/access/database.mdb'
cnxn = pyodbc.connect(conn_str)

5. 读取Excel文件。使用pandas库的read_excel函数读取Excel文件。以下是Python代码的示例：

df = pd.read_excel('path/to/excel/file.xlsx')

6. 将数据插入到Access表中。使用pandas库的to_sql函数将数据插入到Access表中。以下是Python代码的示例：

table_name = 'my_table'
df.to_sql(table_name, cnxn, if_exists='replace', index=False)

7. 测试代码。运行Python脚本，并检查数据是否已成功导入Access数据库。

以上是使用Python批量将Excel导入Access MDB的步骤。需要注意的是，数据的格式和类型必须在Excel和Access之间正确匹配，否则可能会出现错误。在实际使用过程中，还需要根据具体情况进行调整和优化。

### 回答2：
使用Python批量将Excel导入Access MDB需要遵循以下步骤：

1. 打开Python IDE并导入必要的库，如pandas和pyodbc。

2. 创建一个函数来连接到Access数据库，在该函数中包含连接字符串和登录凭据。

3. 使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件并将其存储在DataFrame中。此外，需要指定Excel文件的表单名称。

4. 使用pyodbc库中的cursor()函数创建一个游标对象，该游标对象将用于将数据插入Access数据库。

5. 使用游标对象的executemany()函数将数据插入Access数据库中。需要注意的是，必须指定Access表中的列名，并将其与DataFrame中的列名相匹配。

下面是一个代码示例，该代码示例使用Python批量将Excel导入Access MDB：

import pandas as pd

import pyodbc

​

def access_connection():

access_driver = '{Microsoft Access Driver (*.mdb)}'

access_database = r'C:\example\Database.mdb'

access_user = ''

access_password = ''

access_conn_str = (r'DRIVER={};DBQ={};UID={};PWD={};'

.format(access_driver, access_database, access_user, access_password))

conn = pyodbc.connect(access_conn_str)

cursor = conn.cursor()

return cursor

​

def main():

df = pd.read_excel(r'C:\example\Excel.xlsx', sheet_name='Sheet1')

cursor = access_connection()

for row in df.itertuples():

cursor.executemany('INSERT INTO TableName ([ColumnName1], [ColumnName2], [ColumnName3]) VALUES (?, ?, ?)', row.ColumnName1, row.ColumnName2, row.ColumnName3)

cursor.commit()

cursor.close()

​

if __name__ == '__main__':

main()

注意，示例代码中的“TableName”需要替换为Access数据库中实际要插入数据的表的名称，“ColumnName1”、“ColumnName2”和“ColumnName3”需要替换为实际要插入数据的列的名称。此外，需要替换Excel文件的路径和名称。

### 回答3：
使用Python批量将Excel导入Access MDB是一种非常高效且易于操作的数据导入方法。这种方法可以帮助用户大大减少数据转换的时间和精力。

首先，需要安装Python并确保计算机中安装了pyodbc等相关插件。然后，可以按照以下步骤进行Excel数据导入：

1. 创建Access数据库并在其中创建表格。
2. 使用Python的pandas库将Excel中的数据读取到pandas中。
3. 安装Access数据库的驱动并使用pyodbc库将数据写入Access数据库中。

具体步骤如下：

1. 创建Access数据库：打开Access，选择“新建”->“新建数据库”，指定一个文件夹并为其命名，保存即可。在Access中创建需要导入的表格。

2. 导入Excel数据：使用pandas将Excel中的数据读取到pandas中：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheet_name='sheet1')

其中，'excel_file.xlsx'是你要导入的Excel文件名，'sheet1'是Excel中的工作表名。

3. 将数据导入Access数据库：使用pyodbc库连接Access数据库并将数据写入表格中：

import pyodbc

cnxn = pyodbc.connect(r'Driver={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};DBQ=path\to\access_file.accdb;')
cursor = cnxn.cursor()

for index, row in data.iterrows():
    cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2, column3) VALUES (?, ?, ?)",
                   row['column1'], row['column2'], row['column3'])
    
cnxn.commit()
cursor.close()
cnxn.close()

其中，'path\to\access_file.accdb'是你的Access数据库文件路径，'table_name'是你要导入数据的表格名，'column1, column2, column3'是表格中的列名。

以上就是使用Python批量将Excel导入Access MDB的方法，具体操作可以根据实际需求进行调整。总而言之，这种方法可以有效地提高数据导入的效率和准确性，适用于大规模数据导入的场景。

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。