使用 Python 将 Excel 数据批量导入到数据库中（SQLite）

一、应用场景与方案优势

适用场景

企业 Excel 报表数据迁移至数据库持久化存储；
自动化办公：定期将 Excel 导出数据同步到数据库；
轻量级数据中台：多 Excel 文件整合入库，方便后续查询分析；
4.测试数据构造：快速将 Excel 测试数据导入数据库。

方案核心优势

无环境依赖：无需安装 Microsoft Office/WPS，纯 Python 库解析 Excel；
多工作表适配：自动遍历 Excel 所有 sheet，无需手动指定；
动态建表：根据 Excel 表头自动生成数据库表结构；
安全稳定：参数化 SQL 防注入，事务管理保证数据一致性；
轻量免费：适用于中小型 Excel 文件处理，无额外成本。

二、环境准备

仅需安装 Excel 解析库（Free Spire.XLS for Python），SQLite 为 Python 内置库，无需额外安装：

复制代码

pip install FreeSpire.XLS

三、核心执行流程

整个程序分为 5 个核心步骤，数据流转清晰无冗余：

加载Excel文件 → 连接数据库 → 遍历工作表 → 读取表头+动态建表 → 逐行数据插入 → 提交事务+释放资源

3.1 完整代码

复制代码

from spire.xls import Workbook
import sqlite3

def excel_to_sqlite(excel_path, db_path):
    # 1. 加载 Excel 文件
    workbook = Workbook()
    workbook.LoadFromFile(excel_path)

    # 2. 连接数据库
    conn = sqlite3.connect(db_path)
    cursor = conn.cursor()

    # 3. 遍历每个工作表
    for sheet_index in range(workbook.Worksheets.Count):
        sheet = workbook.Worksheets.get_Item(sheet_index)
        sheet_name = sheet.Name.replace(" ", "")          # 表名中去掉空格

        # 4. 读取表头（第一行）
        header = []
        for col in range(sheet.AllocatedRange.ColumnCount):
            raw_value = sheet.Range[1, col + 1].Value
            # 字段名中去掉空格，并避免空字段
            field_name = raw_value.replace(" ", "") if raw_value else f"col_{col}"
            header.append(field_name)

        # 5. 创建数据库表（所有字段暂定为 TEXT 类型）
        create_sql = f"""
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS {sheet_name} (
            {', '.join([f'[{h}] TEXT' for h in header])}
        )
        """
        cursor.execute(create_sql)

        # 6. 逐行插入数据（跳过表头行）
        for row in range(1, sheet.AllocatedRange.RowCount):  # row=1 对应 Excel 第二行
            row_data = []
            for col in range(sheet.AllocatedRange.ColumnCount):
                cell_value = sheet.Range[row + 1, col + 1].Value
                row_data.append(cell_value)
            
            # 使用参数化查询防止 SQL 注入
            placeholders = ','.join(['?' for _ in row_data])
            insert_sql = f"INSERT INTO {sheet_name} ({','.join(header)}) VALUES ({placeholders})"
            cursor.execute(insert_sql, row_data)

    # 7. 提交并清理
    conn.commit()
    conn.close()
    workbook.Dispose()

if __name__ == "__main__":
    excel_to_sqlite("Sample.xlsx", "output/Report.db")

3.2 关键点解析

1. 工作表遍历与表名清洗
workbook.Worksheets.Count 获取工作表总数，get_Item(s) 按索引获取。工作表名称可能包含空格、特殊字符，直接用作 SQLite 表名会导致语法错误，因此使用 .replace(" ", "") 去除空格。更严谨的做法可增加正则过滤，只保留字母数字和下划线。

2. 动态建表与字段类型

示例将所有字段定义为 TEXT 类型，适配 Excel 中字符串、数字、日期等通用格式（可根据业务修改数据类型）。

3. 数据读取的范围
sheet.AllocatedRange 返回已使用的单元格区域（包含数据的最大矩形），比直接遍历全部行列更高效。注意 RowCount 和 ColumnCount 是基于 1 的计数。

4. 参数化插入

使用 ? 占位符配合 cursor.execute(insert_sql, row_data) 能自动处理字符串转义，避免因 Excel 单元格内容包含单引号导致的 SQL 错误，同时防范注入风险。

四、扩展：适配其他数据库

只需修改数据库连接部分，即可迁移到 MySQL、PostgreSQL 等。注意不同数据库的标识符引用符不同（MySQL 用反引号 `````，PostgreSQL 用双引号 "），以及字段类型映射的差异。例如连接 MySQL：

复制代码

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test')
cursor = conn.cursor()
# 建表时将 [field] 改为 `field`