使用python批量访问excel的网址，并记录finish时间和load时间

可以使用Python中的pandas和requests库来实现批量访问Excel的网址，并记录finish时间和load时间。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import requests
import time

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('urls.xlsx')

# 遍历每个网址
for index, row in df.iterrows():
    url = row['url']
    
    # 记录开始时间
    start_time = time.time()
    
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url)
    
    # 记录完成时间
    finish_time = time.time()
    
    # 计算load时间
    load_time = finish_time - start_time
    
    # 输出结果
    print('URL: {}, Finish Time: {}, Load Time: {}'.format(url, finish_time, load_time))

在这个示例中，我们首先使用pandas库读取Excel文件中的网址，然后使用requests库发送GET请求并记录开始时间和完成时间，最后计算load时间并输出结果。注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要考虑异常处理、多线程等情况。

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。

使用python批量打印excel 文件

你可以使用Python中的pandas模块来读取Excel文件并进行批量打印。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 设置要读取的文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'

# 获取文件夹中所有Excel文件的文件名
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 循环遍历所有Excel文件并打印
for file in files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    print(df)

在这个示例中，我们首先设置要读取的文件夹路径，然后使用`os.listdir()`函数获取文件夹中所有的Excel文件名。接下来，我们使用循环遍历所有Excel文件，并使用`pandas.read_excel()`函数读取文件内容，最后使用`print()`函数将内容打印到控制台中。