使用python从BytesIO创建excel文件

我正在使用

pandas

库将excel存储到

bytesIO

内存中。稍后，我将这个

bytesIO

对象存储到SQL Server中，如下所示-

    df = pandas.DataFrame(data1, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
    output = BytesIO()
    writer = pandas.ExcelWriter(output,engine='xlsxwriter')
    df.to_excel(writer)
    writer.save()
    output.seek(0)
    workbook = output.read()

    #store into table
    Query = '''
            INSERT INTO [TABLE]([file]) VALUES(?)
            '''
    values = (workbook)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(Query, values)
    cursor.close()
    conn.commit()

   #Create excel file.
   Query1 = "select [file] from [TABLE] where [id] = 1"
   result = conn.cursor().execute(Query1).fetchall()
   print(result[0])

---

现在，我想从表中提取BytesIO对象，创建一个excel文件并将其存储在本地。我该怎么做？

最后，我得到了解决方案。以下是执行的步骤：

获取数据帧并将其转换为excel，然后以BytesIO格式存储在内存中

在具有varbinary（max）的数据库列中存储BytesIO对象

拉取存储的BytesIO对象并在本地创建excel文件

Python代码：

#Get Required data in DataFrame:
df = pandas.DataFrame(data1, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

#Convert the data frame to Excel and store it in BytesIO object `workbook`:
output = BytesIO()
writer = pandas.ExcelWriter(output,engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer)
writer.save()
output.seek(0)
workbook = output.read()

#store into Database table
Query = '''
        INSERT INTO [TABLE]([file]) VALUES(?)
        '''
values = (workbook)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(Query, values)
cursor.close()
conn.commit()

#Retrieve the BytesIO object from Database
Query1 = "select [file] from [TABLE] where [id] = 1"
result = conn.cursor().execute(Query1).fetchall()

WriteObj = BytesIO()
WriteObj.write(result[0][0])  
WriteObj.seek(0)  
df = pandas.read_excel(WriteObj)
df.to_excel("outputFile.xlsx") 

---

你有具体的问题吗？您已经试过什么了？通过我上面的代码，我可以在控制台中看到bytesIO数据。但我不知道如何将它写入excel文件好吧，但你说你在数据库中得到了它，对吗？是的，在数据库中，文件是varbinary格式的。现在，我正在尝试将varbinary数据导出回excel，以确保我的代码正常工作。我不熟悉BytesIO，您能解释一下它的用途吗？您可能不需要使用BytesIO和Pandas的最后步骤。您可以使用类似于

的open（'outputFile.xlsx'，wb'）将查询结果写入xlsxfile:xlsxfile.write（result[0][0]）

.Ohk。我想利用

pandas

生成文件，因此使用了它。但方向是好的。