Python载入MymySQL的三种形式详细说明

89542767 发布于2023-01-02 21:35 / 379人阅读

　　小伙伴们好，Python读取数据信息全自动载入MymySQL，这个需求在工作上是十分普遍的，主要包括到python操作数据库，读写能力升级等，数据库系统很有可能是mongodb、es，他的解决构思全是相近的，只需将操作数据库的词法拆换就可以。

　　本文会跟大家分享数据信息怎样载入到mysql，分成2个情景，三种形式。

　　情景一：数据信息不用频繁地载入mysql

　　使用navicat工具的使用导入到指导基本功能。适用各种文件类型，能够根据文件的字段名全自动建表，还可以在已经有表格中插入数据，十分简单方便。

　　情景二：信息是增加量的，要自动化技术并经常载入mysql

　　测试报告：csv格式，大概1200万行

　　importpandasaspd
　　data=pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
　　data.shape

　　打印出结论

　　方式一

　　python+pymysql库

　　组装pymysql命令

　　pipinstallpymysql

　　代码编写：

　　importpymysql
　　#数据库服务器数据
　　conn=pymysql.connect(
　　host='127.0.0.1',
　　user='root',
　　passwd='wangyuqing',
　　db='test01',
　　port=3306,
　　charset="utf8")
　　#分层解决
　　big_size=100000
　　#分层赋值载入到mysql
　　withpd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size)asreader:
　　fordfinreader:
　　datas=[]
　　print('解决：',len(df))
　　#print(df)
　　fori,jindf.iterrows():
　　data=(j['user_id'],j['item_id'],j['behavior_type'],
　　j['item_category'],j['time'])
　　datas.append(data)
　　_values=",".join(['%s',]*5)
　　sql="""insertintousers(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('存进成功！')

方式二

　　pandas+sqlalchemy：pandas要引入sqlalchemy来支撑sql，在sqlalchemy的大力支持，它能够实现全部普遍数据库类型的查看、升级等行为。

　　代码编写：

　　fromsqlalchemyimportcreate_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('存进成功！')

　　归纳

　　pymysql方式用时12分47秒，用时还非常的长，编码数量多，而pandas只需五行属性编码就完成了这个需求，只花了4分钟。

　　最终填补下，方式一要提前建表，方式二是不用。

　　因此建议大家应用另一种方式，非常方便又工作效率高。如果真感觉速度比较慢的小伙伴们，可以选择添加线程同步、线程同步。

　　最全面的3种将它们存进到MymySQL方式：

　　立即存，运用navicat的导入到指导基本功能

　　Pythonpymysql

　　Pandassqlalchemy

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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