I would do this with pyodbc(for interacting with the db) and pandas (for manipulating data and exporting as spreadsheet).
Here's a simple example:
import pyodbc
import pandas as pd
server = '<server>.database.windows.net'
database = '<database>'
username = '<username>'
password = '<password>'
driver= '{ODBC Driver 17 for SQL Server}'
cnxn = pyodbc.connect('DRIVER='+driver+';SERVER='+server+';PORT=1433;DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD='+ password)
cursor = cnxn.cursor()
script = """
SELECT * FROM my_table
"""
cursor.execute(script)
columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
data = cursor.fetchall()
df = pd.DataFrame(list(data), columns=columns)
writer = pd.ExcelWriter('foo.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='bar')
writer.save()
Read through the docs and you'll be fine.
== UPDATE ==
For more recent versions of pandas this is a better way to process the SQL query:
import pyodbc
import pandas as pd
cnxn = pyodbc.connect(< db details here >)
script = """
SELECT * FROM my_table
"""
df = pd.read_sql_query(script, cnxn)
pyodbc.connect('DRIVER=;SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=')
DRIVER：对应数据库版本的驱动器，SQL server 2008是“SQL Server Native Client 10.0”，
SERVER：数据库服务器名称
DATABASE：数据库名称，UID：账号，PWD：密码。
conn = pyodbc.connect('DRIVER=;SERVER=;DATABASE=;UID=;PWD=') 用此语句连接，获得连接对象。
cursor = conn.cursor() %获得游标。
cursor.execute(sql) %传递sql语句给数据库。
如：
cursor.execute('select * from table1 where n1=？ and n2=？' ,var1，var2) %传递sql语句，sql语句中若含有变量，用？作为占位符代替，在后面给出变量。？个数不限，按照先后顺序赋值。 可直接跟列表，如：
var = [var1,var2]
cursor.execute('select * from table1 where n1=？ and n2=？' ,var)
cursor.execute('''select *
from table1
where n1=？ and n2=？''' ,var1，var2) 可以通过三引号。让sql语句可以跨行，增加sql语句可读性。
cursor.fetchone() 返回结果数据的一行，返回一个单行的数据对象，row.
row = cursor.fetchone()
row[1] % 可以类似于列表按索引号来访问具体数据
row.lie_name %也可以按 列名 来进行索引
可通过for循环遍历，获取所有数据或指定数目的数据
cursor.fetchall() 获得所有数据，返回一个list对象，每行就是一个tuple元组。
rows = cursor.fetchall()
对数据进行增加，删除，修改，等只要改变到数据库数据或属性的操作，都需要进行提交
conn.commit() % 操作提交，如果中途出错，或连接中断，则会发生数据回流，不会影响到数据库原有数据。
最后
conn.close() %关闭数据库连接。
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