这篇文章主要介绍了Python写入MySQL数据库的方式有哪些的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Python写入MySQL数据库的方式有哪些文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
使用 navicat 工具的导入向导功能。支持多种文件格式,可以根据文件的字段自动建表,也可以在已有表中插入数据,非常快捷方便。
测试数据:csv 格式 ,大约 1200万行
import pandas as pd data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv') data.shape
打印结果
python + pymysql 库
安装 pymysql 命令
pip install pymysql
代码实现:
import pymysql # 数据库连接信息 conn = pymysql.connect( host='127.0.0.1', user='root', passwd='wangyuqing', db='test01', port = 3306, charset="utf8") # 分块处理 big_size = 100000 # 分块遍历写入到 mysql with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size) as reader: for df in reader: datas = [] print('处理:',len(df)) # print(df) for i ,j in df.iterrows(): data = (j['user_id'],j['item_id'],j['behavior_type'], j['item_category'],j['time']) datas.append(data) _values = ",".join(['%s', ] * 5) sql = """insert into users(user_id,item_id,behavior_type ,item_category,time) values(%s)""" % _values cursor = conn.cursor() cursor.executemany(sql,datas) conn.commit() # 关闭服务 conn.close() cursor.close() print('存入成功!')
pandas + sqlalchemy:pandas需要引入sqlalchemy来支持sql,在sqlalchemy的支持下,它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。
代码实现:
from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://root:wangyuqing@localhost:3306/test01') data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv') data.to_sql('user02',engine,chunksize=100000,index=None) print('存入成功!')
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