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Python載入MymySQL的三種形式詳細說明

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  小伙伴們好,Python讀取數據信息全自動載入MymySQL,這個需求在工作上是十分普遍的,主要包括到python操作數據庫,讀寫能力升級等,數據庫系統很有可能是mongodb、es,他的解決構思全是相近的,只需將操作數據庫的詞法拆換就可以。


  本文會跟大家分享數據信息怎樣載入到mysql,分成2個情景,三種形式。


  情景一:數據信息不用頻繁地載入mysql


  使用navicat工具的使用導入到指導基本功能。適用各種文件類型,能夠根據文件的字段名全自動建表,還可以在已經有表格中插入數據,十分簡單方便。

01.png

02.png

  情景二:信息是增加量的,要自動化技術并經常載入mysql


  測試報告:csv格式,大概1200萬行


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


  打印出結論

03.png

  方式一


  python+pymysql庫


  組裝pymysql命令

  pipinstallpymysql


  代碼編寫:


  importpymysql
  #數據庫服務器數據
  conn=pymysql.connect(
  host='127.0.0.1',
  user='root',
  passwd='wangyuqing',
  db='test01',
  port=3306,
  charset="utf8")
  #分層解決
  big_size=100000
  #分層賦值載入到mysql
  withpd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size)asreader:
  fordfinreader:
  datas=[]
  print('解決:',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()
  #關閉服務
  conn.close()
  cursor.close()
  print('存進成功!')

  

04.png

      方式二


  pandas+sqlalchemy:pandas要引入sqlalchemy來支撐sql,在sqlalchemy的大力支持,它能夠實現全部普遍數據庫類型的查看、升級等行為。


  代碼編寫:


  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('存進成功!')

05.png

  歸納


  pymysql方式用時12分47秒,用時還非常的長,編碼數量多,而pandas只需五行屬性編碼就完成了這個需求,只花了4分鐘。


  最終填補下,方式一要提前建表,方式二是不用。


  因此建議大家應用另一種方式,非常方便又工作效率高。如果真感覺速度比較慢的小伙伴們,可以選擇添加線程同步、線程同步。


  最全面的3種將它們存進到MymySQL方式:


  立即存,運用navicat的導入到指導基本功能


  Pythonpymysql


  Pandassqlalchemy


  綜上所述,這篇文章就給大家介紹到這里了,希望可以給大家帶來幫助。

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