自动化|Excel、Python靠边站，这才是实现报表自动化最快的方法( 二 ) excel|Python|数据库

缺点：①入门难：VBA代码太不友好了，很容易就从入门到放弃 ②数据处理量有限：一旦数据量到十几万行的话， Excel就撑不住了，可能你花了三天三夜做好的报表，就直接卡到打不开了。
二、掌握Python ，就写代码来实现报表自动化优点：能够实现很多自动化设计，从读取数据到输出数据都可以完成
缺点：①需要操作者学会写代码，学习成本比较高。 ②数据处理量有限：如果说企业数据量涉及千万上亿条数据，一年可能要做上千张报表， python加载数据就会极其卡顿，影响工作。 ③一些复杂的报表，尤其是非数据类的报表用Python开发也不适合，比如下方打印货单的凭证、发票套打。

说了这么多，还是举个例子来实践一下吧
一次自动化的报表制作，通常需要经历这样几个步骤：

连接并操作数据库
数据处理+自动化报表
设置定时邮件发送给相关人员

1、连接并操作数据库
Python可以连接并操作各种数据库，包括Oracle、PostgreSQL、MySQL、SQL Server 等等。不同的数据库，需要安装不同的第三方模块，比如说，要操作Oracle ，那么通常需要先安装 cx_Oracle：
pip install cx_Oracle

在开始操作数据库之前，需要先创建一个数据库引擎，然后再连接数据库：
from sqlalchemy import create_engine# 创建数据库引擎engine = create_engine('oracle://user:password@ip_address:1521/orcl')# 连接数据库con = engine.connect()

如果你有数据库账号拥有创建表的权限，那么就可以对数据库进行增删改查的操作。
# 增con.execute(\"insert into usr(id name) values(1 'Jim')\")
con.execute(\"insert into usr(id name) values(2 'Joe')\")# 删con.execute('delete from usr where id = 1')# 改con.execute(\"update usr set name = 'Jack' where id = 2\")# 查sql = 'select id name from usr where id = :id'import pandas as pd
df = pd.read_sql(sa.text(sql) engine params={'id': 2)
df

另外，利用Python去执行各种SQL 语句，自动完成更加复杂的数据库操作。
2、数据处理+自动化报表
在Python执行SQL后，取出原始数据

想要实现的报表如下，这张日报表是用来监控每一天的销售、发货和用户反馈情况

代码如下（非完整版）：

3、设置定时邮件发送给相关人员
以上就是一个典型的日报表，源数据不变，报表格式不变，就可以通过这段脚本自动生成，生成的报表也可以实现推送，利用Python实现自动化发送邮件。
三、学会简单SQL ，用报表工具一步实现报表自动化刚刚举了Excel和Python的例子，但其实这两个方法各有各的优缺点，那有没有一种工具能融合两个方法的优点，又同时能避开它们的缺点？其实市面上已经有很多成熟的报表工具，可以解决这个问题，我拿知名度较高的报表工具FineReport举例吧。（文末可免费获得激活码）
相比较Python ，在都能一步取数、输出数据的前提下， FR不需要写几百行的复杂代码，只需要学会简单的SQL语言，就能取数设计报表，绝大多数没有代码基础的人也能上手，且因为用的是类Excel的操作界面，使用习惯也不会有太大的改变。再相较Excel ， FR能够直接从数据库取数，数秒处理几万行的数据，不用再苦苦等着加载报表。

说了这么多，还是和上面一样，举个例子，看FR是如何让报表自动化，让打工人摆脱报表折磨的。其实很简单，只需解决三个难题：

第一步：报表如何取数
- 上一页
- 1
- 2
- 3
- 4
- 下一页