麒麟v10 上部署 TiDB v5.1.2 生产环境优化实践
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2023-07-01
Python写入MySQL数据库的方式有哪些
场景一:数据不需要频繁的写入mysql
使用 navicat 工具的导入向导功能。这个软件可以支持多种文件格式,自动根据文件字段建立表格并方便地插入数据,速度也非常快。
场景二:数据是增量的,需要自动化并频繁写入mysql
测试数据:csv 格式 ,大约 1200万行
import pandas as pddata = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')data.shape登录后复制
打印结果
方式一
python + pymysql 库
安装 pymysql 命令
pip install pymysql登录后复制
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!')登录后复制
方式二
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_engineengine = 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!')登录后复制
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