Python寫入MySQL資料庫的三種方式詳解

2022-06-27 22:02:44

場景一：資料不需要頻繁的寫入mysql

使用 navicat 工具的匯入嚮導功能。支援多種檔案格式，可以根據檔案的欄位自動建表，也可以在已有表中插入資料，非常快捷方便。

場景二：資料是增量的，需要自動化並頻繁寫入mysql

測試資料：csv 格式，大約 1200萬行

import pandas as pd
data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.shape

列印結果

方式一

python + pymysql 庫

安裝 pymysql 命令

pip install pymysql

程式碼實現：

import pymysql

# 資料庫連線資訊
conn = pymysql.connect(
       host='127.0.0.1',
       user='root',
       passwd='wangyuqing',
       db='test01', 
       port = 3306,
       charset="utf8")

# 分塊處理
big_size = 100000
# 分塊遍歷寫入到 mysql    
with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size) as reader:

    for df in reader:

        datas = []
        print('處理：',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()
 # 關閉服務      
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功！')

方式二

pandas + sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy來支援sql，在sqlalchemy的支援下，它可以實現所有常見資料庫型別的查詢、更新等操作。

程式碼實現：

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！')