常见数据导出场景
工具对比
| 工具类型 | 适用场景 | 优势 | 局限 |
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| 内置导出功能 | 简单表格导出(CSV/Excel) | 无需编程,一键操作 | 数据量限制 |
| API接口 | 大规模结构化数据 | 自动化、实时数据 | 需技术开发能力 |
| 数据库管理工具 | MySQL/MongoDB等数据库 | 完整数据备份 | 需管理员权限 |
| 爬虫工具 | 非结构化数据采集 | 自定义字段抓取 | 存在法律风险 |
场景1:WordPress文章导出
场景2:MySQL数据库导出
mysqldump -u [用户名] -p [数据库名] > backup.sql
通过Navicat或HeidiSQL可视化工具导出为CSV/XLSX格式,支持字段筛选与编码设置。
场景3:API自动化导出(Python示例)
import requests import pandas as pd response = requests.get("https://api.example.com/data", headers={"Authorization": "Bearer [TOKEN]"}) df = pd.DataFrame(response.json()) df.to_excel("export_data.xlsx", index=False)
法律边界
技术防护
数据清洗技巧
TRIM()
去空格、TEXT()
统一日期) [u4e00-u9fa5]
匹配中文字符) 数据库优化建议
OPTIMIZE TABLE
减少碎片 LIMIT 10000 OFFSET
)避免内存溢出 问题1:导出文件乱码
解决方案:统一编码为UTF-8 BOM(Excel兼容)
问题2:API速率限制
解决方案:添加time.sleep(2)
延迟,或申请提升配额
问题3:数据库连接失败
检查项:防火墙设置、白名单IP、账号权限