基本使用：python存储数据可以存入到表格中，有很多的方式可以操作excel，例如pandas，openpyxl，xlwt, xlrd等，下面我展示pandas的操作。

1. 列表和字典的存储方式。使用的是pandas的DataFrames，Pandas DataFrame 是一个二维数据结构，类似于二维数组或带行和列的表格。

   # 模拟的列表
   data = [
       ['张三', 30, '上海'],
       ['李四', 30, '深圳'],
       ['王五', 35, '长沙'],
       ['赵六', 29, '成都'],
   ]
   # 导入pandas库
   import pandas as pd
   # 使用DataFrame方法，columns是输列标题
   df = pd.DataFrame(data,columns=['姓名','年龄','地址'])
   # 保存成Excel文件,index这里是不带索引，也可以自己命名
   # df.to_excel('表格文件_tpule.xlsx', index=False)
   # 保存成csv文件
   # df.to_csv('csv文件_tpule.xlsx', index=False)

   # 模拟的字典数据
   data = {
       '姓名': ['张三','李四','王五','赵六'],
       '年龄': [30,29,30,35,],
       '城市': ['深圳','成都', '长沙','上海'],
   }
   import pandas as pd
   df = pd.DataFrame(data)
   # 保存成Excel文件
   # df.to_excel('表格文件_dict.xlsx', index=False)
   # 保存成csv文件
   # df.to_csv('csv文件_dict.xlsx', index=False)

2. 处理mysql数据：进阶，这里我们需要使用pandas将数据写入mysql中，要Python和MySQL交互，使用到SQLAlchemy这个库。

   # import pandas as pd
   # from sqlalchemy import create_engine
   # data = [
   #     ['唐三', 30, '上海'],
   #     ['潼瑶', 30, '深圳'],
   #     ['三更', 35, '长沙'],
   #     ['朝歌', 29, '成都'],
   # ]
   # 创建与数据库的连接引擎
   # engine = create_engine(
   #     "mysql+pymysql://root:root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8mb4"
   # )
   # df = pd.DataFrame(data, columns=["name", "age", "dizhi"])
   # df.to_sql(
   #     name='test2',
   #     con=engine,
   #     if_exists='append',
   #     index=False,
   #     method='multi'
   # )