最近需要将 SQLite 数据库里的所有表都导出成 Excel 表格，本文记录一下如何只用 Python 内置库 + 免费 Excel 处理库，实现将数据库所有表批量导出到一个 Excel 文件（每个表对应一个独立工作表）。
一、环境准备
-
Python 环境：3.6及以上版本均可
-
依赖库安装：
- •
sqlite3：Python 自带的 SQLite 数据库操作库，无需安装 - •
Free Spire.XLS：用于创建、写入和格式化 Excel 文件的免费版库（注意限制）
打开命令行执行安装命令：
pip install Spire.Xls.Free - •
二、核心实现思路
通过以下 5 个步骤就能完成数据导出流程：
- 连接本地 SQLite 数据库
- 获取数据库中所有表的名称
- 创建空白 Excel 工作簿
- 遍历每一张数据库表：读取表头+数据 → 新建工作表写入 → 简单格式化
- 保存 Excel 文件，关闭数据库连接
三、完整可运行代码
from spire.xls import *
from spire.xls.common import *
import sqlite3
# ---------------------- 1. 连接SQLite数据库 ----------------------
# 替换为你的数据库文件路径（相对路径/绝对路径均可）
conn = sqlite3.connect("Sales Data.db")
cursor = conn.cursor()
# ---------------------- 2. 获取数据库中所有表名 ----------------------
cursor.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
# 提取所有表名，生成列表
tableNames = [name[0] for name in cursor.fetchall()]
# ---------------------- 3. 创建空白Excel工作簿 ----------------------
workbook = Workbook()
# 清空默认工作表，避免多余表格
workbook.Worksheets.Clear()
# ---------------------- 4. 遍历所有表，写入Excel ----------------------
for tableName in tableNames:
# 4.1 获取当前表的列名（Excel表头）
cursor.execute(f"PRAGMA table_info('{tableName}')")
columnsInfo = cursor.fetchall()
columnNames = [columnInfo[1] for columnInfo in columnsInfo]
# 4.2 获取当前表的所有数据
cursor.execute(f"SELECT * FROM {tableName}")
rows = cursor.fetchall()
# 4.3 新建工作表，名称=数据库表名
sheet = workbook.Worksheets.Add(tableName)
# 4.4 写入表头（第一行）
for i in range(len(columnNames)):
sheet.Range[1, i + 1].Value = columnNames[i]
# 4.5 写入表数据（修复原代码bug：从第0行开始遍历，避免丢失第一条数据）
for j in range(len(rows)):
row_data = rows[j]
for k in range(len(row_data)):
sheet.Range[j + 2, k + 1].Value = row_data[k]
# 4.6 表格格式化：自适应行列宽度 （可选）
sheet.AllocatedRange.AutoFitRows() # 自适应行高
sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns() # 自适应列宽
# ---------------------- 5. 保存文件并释放资源 ----------------------
# 保存Excel到指定路径
workbook.SaveToFile("DataBaseToExcel.xlsx", FileFormat.Version2016)
# 释放Excel对象资源
workbook.Dispose()
# 关闭数据库连接
conn.close()
print("数据导出完成！")
虽然示例用的是 SQLite，但换 MySQL、PostgreSQL 也不难，只要把 sqlite3 那块换成对应的连接方式就行，后面的处理逻辑完全一样。
四、几个关键点解析
- 表名获取
sqlite_master是 SQLite 的系统表，存着所有表的结构信息。这里筛选type='table'拿到的是用户表，系统表会被过滤掉。 - 列名获取
PRAGMA table_info这个命令挺有用的，返回每个列的详细信息。取第二个字段就是列名。 - 数据写入的坐标问题
sheet.Range[行, 列]是从1开始的，不是0。所以表头写在第一行Range[1, i+1]，数据从第二行开始Range[j+1, k+1]。 - 格式化的小细节
AllocatedRange指的是已经被写入数据的区域，不用自己算边界，省事。AutoFitRows和AutoFitColumns会自动调整行高列宽，不用手动调了。
最后
这是一个非常轻量化的 Python 数据导出方案，没有复杂的框架和配置，核心代码不到50行，就能实现数据库多表一键导出Excel。无论是处理销售数据、业务报表还是测试数据，都能直接复用，大幅提升日常数据处理效率。
