怎么把mysql的运行代码保存成.py文件？
首先，需要在命令行或终端里进入mysql的交互式界面，输入需要运行的代码，执行相应的操作，操作完成后可以使用命令“save filename.py”将代码保存为.py文件。
另外，也可以在编辑器中新建一个Python文件，使用MySQL连接库（如pymysql或mysql-connector-python等），将需要运行的MySQL代码写入Python文件中，再通过Python执行该文件即可。
pymysql怎么连接python？
用python连接本地的mysql
import pymysql
# 1.获取连接对象
conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',passwd='123456',db='myschool',charset='utf8')
#2.从连接对象中获取游标
cur =conn.cursor()
# 3.组装sql语句
sql = 'select * from stu_score'
# 4.执行sql语句
cur.execute(sql)
#5.如果sql语句是像建表、建库，添加数据之类的需要提交sql，要commit
# conn.commit()
# 获取一条数据
one = cur.fetchone()
print(one)
# 获取多条记录'
many = cur.fetchmany(3)
print(many)
# 获取所有记录
data = cur.fetchall()
print(data)
#循环获取数据，打印成表格格式
for stu_score in data:
for j in stu_score:
print(j, end='\t')
print(end='\n')
#关闭游标
cur.close()
#关闭连接
conn.close()
通过Python如何自动处理表格数据？
处理表格数据是Python的一个常见任务，可以使用诸如pandas和openpyxl等库来简化这一过程。以下是使用这些库自动处理表格数据的一些建议：
1. 安装所需的库：
确保已经安装了pandas和openpyxl库。如果没有，可以使用以下命令安装：
```
pip install pandas openpyxl
```
2. 导入需要的库：
在Python脚本中，导入pandas和openpyxl库：
```python
import pandas as pd
import openpyxl
```
3. 读取表格数据：
使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel表格数据：
```python
file_path = "your_file_path.xlsx"
data = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')
```
4. 处理数据：
现在，你可以对数据进行各种处理，如清洗、分析和转换。例如，可以删除重复项、填充缺失值、合并数据集、执行计算等。以下是一些示例：
```python
# 删除重复项
data = data.drop_duplicates()
# 填充缺失值
data = data.fillna(value=0)
# 合并数据集
data = data.merge(another_data, on='column_name', how='inner')
# 执行计算
result = data['column1'] + data['column2']
```
5. 修改表格数据：
处理完成后，可以使用pandas的`to_excel()`函数将数据写入Excel表格：
```python
result.to_excel("output_file_path.xlsx", index=False, engine='openpyxl')
```
6. 错误处理：
确保捕获可能出现的错误。例如，可以检查文件路径是否正确，文件是否损坏等。
这只是一个简单的示例，处理表格数据的方式可能因具体情况而异。实际应用时，需要根据需求对代码进行调整。