Python写入MySQL数据库的方式有哪些

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。

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。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。

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

打印结果

方式一

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！')

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！')

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