我正在开发一个 Web 应用程序，用户可以在其中上传 Excel 文件。我知道我可以使用OPENROWSET 函数将数据从 excel 读取到 SQL Server，但我不会这样做，因为此函数需要文件路径。
这似乎有点间接，因为我将文件上传到一个目录，然后告诉 SQL Server 在该目录中查找文件，而不是仅仅将文件提供给 SQL Server。
另一种选择是将 Excel 文件读入 pandas 数据框，然后使用 to_sql 函数，但 pandas read_excel 函数很慢，我相信另一种方法会更快。
在处理从 Web 应用程序上传的文件时，这两种方法中哪一种是“正确的”？
如果第一种方法没有被反对或“不正确”，那么我几乎可以肯定它会更快并且会使用它。我只是想要一个有经验的开发人员的想法或意见。 webapp的后端是Python和flask。
【问题讨论】：
标签： python sql-server excel pandas flask
如果我正确理解了您的问题，您正在尝试将 xls(s) 文件的内容加载到 SQLServer 数据库中。这实际上并非易事，因为取决于 Excel 文件中的内容，您可能希望拥有一个表，或者更可能是基于数据的多个表。所以我会退后一点，问三个问题：
POST 表单并将文件数据发送到您的服务器和您的服务器以保存该文件（例如，在 S3 上或 /tmp 文件夹中，或到内存中进行临时处理）。xls(x) 文件及其位置）以及需要如何保存数据（sql schema），现在是时候决定最适合这项工作的工具是什么了。 Pandas 可能不会成为一个好工具，除非您实际上只是想加载文件并按原样将其转储到单个表中（如果有的话）。在这一点上，我建议使用xlrd 之类的东西，如果只有xls 文件，或者openpyxl 用于xls 和xlsx 文件。通过这种方式，您可以随心所欲地塑造您的数据。例如，如果用户输入格式错误的日期；空单元格（它们应该默认为某些东西吗？）；类型不匹配等。换句话说，您所描述的任务根本不是微不足道的。一旦你决定了你的设计，这将需要相当多的计划和设计，然后是相当多的 Python 代码。如果您需要，请随时在此处提出更多具体问题（例如，如何在文件更新中捕获 POST 数据或任何您需要帮助的问题）。
【讨论】：