继续上篇《Python在实际工作中的运用-CSV无损转XLSX的几个方法》我们对特定的CSV实现了快速转换XLSX的目标，但是运行Py脚本前还是需要编辑表格创建脚本和数据插入脚本，自动化程度很低，实用性不强，为提供工作效率，实现输入CSV文件路径即可自动适配完成转换。现将改进后的脚本发出来，共同交流学习。

脚本说明：

1、本脚本适合字段之间用空格分隔或者用逗号分隔的CSV文本

2、只需将CSV文件路径（含文件名和扩展名）设置到file_path_name变量即可

3、SQlite是中间库，本脚本在执行转换前会自动删除重建。

4、转换的XLSX文件，字段名是自动命名的，请自行修改为自己的表头。

python">import os
import sqlite3
import re
import time
import pandas as pd
from pathlib import Path

# 公共变量
# 待转换的CSV文件【必填】
file_path_name = f'{os.path.dirname(__file__)}/待转换的CSV文件.csv'

# 首行是否标题true是false否(默认为否)
isheader = False
# 设置字段之间的分割符号，默认是空格
delimiter = " "
# 获取入口文件目录
file_dirname = os.path.dirname(file_path_name)
# 获取入口文件名(不带扩展名)
file_name = Path(file_path_name).stem

# 删除重建数据库
dbfile_path_name = f'{file_dirname}/{file_name}.db'
if os.path.exists(dbfile_path_name):
    os.remove(dbfile_path_name)
    # 连接到 SQLite 数据库（如果数据库文件不存在，会自动创建一个新的数据库文件）
    conn = sqlite3.connect(dbfile_path_name)
else:
    conn = sqlite3.connect(dbfile_path_name)

cursor = conn.cursor()
sql = f"select name from sqlite_master where name='{file_name}';"
cursor.execute(sql)

# 创建数据表
def CreateTB(conn, header_name = None):
    cursor = conn.cursor()
    # fetchone逐行获取查询结果，如果没有结果返回则判断表未创建
    if not bool(cursor.fetchone()):
        with open(file_path_name,'r',encoding='utf-8') as file:
            # 获取字段个数
            line = file.readline()
            if delimiter == " ":
                line = re.sub(r'\s+',',',line)

            if re.findall('^,',line):
                line = re.sub('^,','',line)

            if re.findall(',$',line):
                line = re.sub(',$','',line)

            # 将整理好的文本分割成字段，并获得字段数
            line_split = line.split(',')
            sql = ""
            if isheader:
                for i in range(len(line_split)):
                    sql += f",{line_split[i]} TEXT NOT NULL"
                    #index_name = line_split[index_num]
                    header_name += f"{line_split[i]},"

                    if i == len(line_split) - 1:
                        header_name = re.sub(',$','',header_name)
            else:
                for i in range(len(line_split)):
                    sql += f",字段名{i} TEXT NOT NULL"
                    #index_name = f"字段名{index_num}"
                    header_name += f"字段名{i},"

                    if i == len(line_split) - 1:
                        header_name = re.sub(',$','',header_name)

            sql = f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS {file_name}(id INTEGER PRIMARY KEY{sql});"

            cursor.execute(sql)
            #sql = f"CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS tableindex ON {file_name} ({index_name});"
            #cursor.execute(sql)
            # 提交更改
            conn.commit()
            return header_name

# 调用创建数据表函数
header = CreateTB(conn,"")

with open(file_path_name,'r',encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()
    rownum = len(lines)

    i=0
    cursor.execute('BEGIN TRANSACTION')
    start_time = time.time()
    for line in lines:
        # 这里用到正则表达式对数据中存在的多个空格以及数据行前后逗号进行处理
        if delimiter == " ":
            line = re.sub(r'\s+',',',line)

        if re.findall('^,',line):
            line = re.sub('^,','',line)

        if re.findall(',$',line):
            line = re.sub(',$','',line)

        # 对整理完的文本，用逗号进行分割
        line_split = line.split(',')

        # 组装insert插入记录
        fieldsValue = ""
        for j in range(len(line_split)):
            fieldsValue += f"'{line_split[j]}',"
            if j == len(line_split) - 1:
                fieldsValue = re.sub(',$','',fieldsValue)

        try:
            sql = f"INSERT OR ignore INTO {file_name}({header}) VALUES ({fieldsValue});"
            cursor.execute(sql)
        except Exception as e:
            #conn.rollback()
            print(e)

        # 对操作进行计数
        i=i+1
        if i == rownum:
            conn.commit()

            # 在这里将导入的待转换CSV文件数据经过SQLite数据库转化为Excel表导出
            df = pd.read_sql_query(f'select * from {file_name}',conn)
            df.to_excel(f'{file_dirname}/{file_name}.xlsx',index=False)

# 输出执行结果
end_time = time.time()
print(f'共转换{i}行，操作完毕，执行时间：{end_time-start_time}秒')