Convert excel files (*.xlsx) to DB data (sqlite) using pandas

main.py

# !pip install openpyxl pandas
# Note: This code is written under the assumption that
#   the schema of all data in the Excel file and sheet is the same.
# 알림: 이 코드는 엑셀 파일과 시트 내 모든 데이터의 스키마가 동일하다는 가정하에 작성되었습니다.

import sqlite3
from pathlib import Path

import pandas as pd

# Set the path to the directory where
# the Excel files are stored and the name of the database file
# 엑셀 파일이 저장된 경로와 데이터베이스 파일명을 설정
EXCELS_PATH = "xlsx"  # Path where the Excel files are located 엑셀 파일이 있는 경로
DB_PATH = "data.db"  # Path of the SQLite database file to be saved 저장할 SQLite 데이터베이스 경로
TABLE_NAME = "Table"  # Name of the SQLite database table 데이터베이스 테이블명


def main():
    # Connect to the SQLite database
    # SQLite 데이터베이스 연결
    with sqlite3.connect(DB_PATH) as conn:
        # Process all Excel files in the specified path
        # 경로 내 모든 엑셀 파일 처리
        process_all_excel_files(EXCELS_PATH, conn)
        # Commit berfore closing the connection
        # 연결을 닫기 전에 커밋
        conn.commit()


# Find and process all .xlsx files in the specified path
# 경로 내 모든 .xlsx 파일을 찾고 처리
def process_all_excel_files(path: str, conn: sqlite3.Connection):
    for filename in Path(path).glob("*.xlsx"):
        print(f"Processing {filename}...")
        save_excel_to_sqlite(filename, conn)


# Save Excel files to SQLite
# 엑셀 파일을 SQLite에 저장
def save_excel_to_sqlite(path: Path, conn: sqlite3.Connection):
    # Read the Excel file
    # 엑셀 파일 읽기
    xls = pd.read_excel(path, None, engine="openpyxl")

    for df in xls.values():
        # Add the DataFrame to the SQLite table
        # 데이터프레임을 SQLite 테이블에 추가
        df.to_sql(TABLE_NAME, conn, if_exists="append", index=False)
        conn.commit()


main()