Python 讀取數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作數(shù)據(jù)庫(kù)，讀寫更新等。本文總結(jié)了Python寫入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的三種方式，需要的可以參考一下

大家好，Python 讀取數(shù)據(jù)自動(dòng)寫入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作數(shù)據(jù)庫(kù)，讀寫更新等，數(shù)據(jù)庫(kù)可能是 mongodb、 es，他們的處理思路都是相似的，只需要將操作數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法更換即可。

本篇文章會(huì)給大家分享數(shù)據(jù)如何寫入到 mysql，分為兩個(gè)場(chǎng)景，三種方式。

場(chǎng)景一：數(shù)據(jù)不需要頻繁的寫入mysql

使用 navicat 工具的導(dǎo)入向?qū)Чδ堋ＶС侄喾N文件格式，可以根據(jù)文件的字段自動(dòng)建表，也可以在已有表中插入數(shù)據(jù)，非?？旖莘奖?。

場(chǎng)景二：數(shù)據(jù)是增量的，需要自動(dòng)化并頻繁寫入mysql

測(cè)試數(shù)據(jù)：csv 格式，大約 1200萬行

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

打印結(jié)果

方式一

python + pymysql 庫(kù)

安裝 pymysql 命令

pip install pymysql

代碼實(shí)現(xiàn)：

import pymysql

# 數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息
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(guān)閉服務(wù)      
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功！')

方式二

pandas + sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy來支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以實(shí)現(xiàn)所有常見數(shù)據(jù)庫(kù)類型的查詢、更新等操作。

代碼實(shí)現(xiàn)：

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！')