一、背景介绍

随着企业数据处理需求的增长，Excel文件的处理变得越来越重要。本项目旨在独立运行，根据用户提供的Excel文件路径生成结构化数据表格，使用SQLite数据库作为后端存储方案。该系统支持文件读取、数据处理和数据库操作，具备良好的可扩展性和灵活性。

二、思路分析

1. 数据读取与处理

• 使用Python的pandas库读取Excel文件，支持多种数据格式（如CSV、Excel等）
• 通过SQLite数据库存储处理后的数据，确保数据持久化与持久性
• 实现数据类型转换，例如将字符串转为数值类型，防止数据丢失

2. 数据插入与验证

• 执行SQLite数据库的插入操作，确保数据持久化
• 添加数据验证功能，防止重复数据或无效值

三、代码实现

import pandas as pd
import sqlite3

def generate_sales_table(file_path):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 插入数据到SQLite数据库
    conn = sqlite3.connect('sales.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('CREATE TABLE sales (sales_id INTEGER PRIMARY KEY, sales_amount REAL, inventory INTEGER)')

    # 数据类型转换
    for index, row in df.iterrows():
        cursor.execute('INSERT INTO sales (sales_amount, inventory) VALUES (', row['sales_amount'], row['inventory'])

    conn.commit()
    conn.close()

# 示例调用
generate_sales_table('C:\\Users\\local\\data\\sales.xlsx')

四、总结

本项目实现了Excel文件数据的读取、处理和存储功能，使用Python和SQLite数据库作为后端存储方案，具备良好的可扩展性和灵活性。通过文件读写操作和数据处理功能的实现，能够满足数据处理需求，同时学习了Python编程的基本功能。该系统可独立运行，具备良好的可维护性和可扩展性，是处理Excel数据的优秀实践。