**背景：**在做数据资产盘点时，对于已经落地的系统，但是没有做数据资产目录注册，需要盘点生产库中在跑的所有表，个别情况开发无法直接导出元数据信息，需要对建表语句进行处理，将所有表的字段及注释信息以二维表格形式展示。
# 读取txt文件并处理输出import pandas as pd
import re
import osos.chdir(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\数据架构\人才规划到退出')def parse_sql_to_excel(sql_file, excel_file): # 正则表达式用于匹配表和字段信息 table_pattern = re.compile(r"CREATE TABLE `(.*?)`(.*?)COMMENT = '(.*?)'", re.DOTALL) field_pattern = re.compile(r"`([^`]+)`\s+[^,]+COMMENT\s+'([^']+)'", re.DOTALL) # 读取SQL文件 with open(sql_file, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # 查找所有表 tables = table_pattern.finditer(content) # 使用pandas的ExcelWriter with pd.ExcelWriter(excel_file, engine='xlsxwriter') as writer: for match in tables: table_name, fields_raw, table_comment = match.groups() # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame(columns=['字段名', '注释']) # 解析字段 fields = field_pattern.finditer(fields_raw) for field_match in fields: field_name, field_comment = field_match.groups() df = df.append({'字段名': field_name, '注释': field_comment}, ignore_index=True) # 写入Excel df.to_excel(writer, sheet_name=table_comment, index=False) # 使用示例
sql_file = 'biaojiegou.txt'
excel_file = 'tables.xlsx'
parse_sql_to_excel(sql_file, excel_file)
