问题说明

企业数据处理场景中，数据从Excel文件导入并导出至CSV格式已成为常见需求。本程序提供一个可独立运行的工具，通过Python读取Excel数据并自动导出为CSV，支持路径参数设定，具备本地运行和可扩展性。

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一、背景介绍

在企业级项目中，数据处理流程需要频繁迭代，而CSV文件因其易读性和兼容性成为数据导出的首选格式。本程序旨在为用户提供一个自动化工具，无需依赖外部框架，支持灵活的路径设置，确保数据处理的简洁性与可维护性。

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二、思路分析

1. 程序功能需求

• 读取Excel文件：使用pandas库读取指定路径的Excel文件。
• 导出CSV文件：将读取的数据保存为CSV格式，支持路径参数（如export.csv）。
• 本地运行：无需依赖外部服务，确保程序在任何本地环境中直接运行。

2. 核心技术点

• 文件读写：使用pandas.read_excel读取Excel数据。
• 数据处理：通过pandas.to_csv导出为CSV格式，确保字段名与原始Excel一致。
• 路径参数处理：支持从命令行或配置文件传递输入输出路径。

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三、代码实现

import pandas as pd

def export_data_to_csv(input_excel_path, output_csv_path):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(input_excel_path)

    # 导出为CSV文件
    df.to_csv(output_csv_path, index=False, header=True)

# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    input_excel_path = "data.xlsx"
    output_csv_path = "export.csv"

    export_data_to_csv(input_excel_path, output_csv_path)

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四、总结

本程序通过Python实现Excel文件的自动化数据处理功能，支持本地运行、路径灵活设置及数据格式转换。程序代码简洁明了，具备良好的可读性和可维护性，适合企业级项目中的数据导出需求。

使用说明：
– 程序需要安装pandas库，可通过 pip 安装。
– 导出CSV文件时，路径参数需从命令行或配置文件传递。
– 输出结果将自动保存为指定路径的文件，确保数据可直接使用。