python将数据插入数据库的方法:
- 首先读入数据并建立数据库连接;
- 然后创建数据库;
- 接着执行插入数据语句,迭代读取每行数据;
- 最后关闭数据库连接即可。
比如现在我们要将如下Excel数据表格插入到MySQL数据库中,该如何实现呢?
实现代码:
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#导入需要使用到的数据模块 import pandas as pd import pymysql #读入数据 filepath = 'E:\_DataSet\catering_sale.xls' data = pd.read_excel(filepath) #建立数据库连接 db = pymysql.connect( 'localhost' , 'root' , '1234' , 'python_analysis' ) #获取游标对象 cursor = db.cursor() #创建数据库,如果数据库已经存在,注意主键不要重复,否则出错 try : cursor.execute( 'create table catering_sale(num int primary key,date datetime, sale float )' ) except : print ( '数据库已存在!' ) #插入数据语句 query = """insert into catering_sale (num, date, sale) values (%s,%s,%s)""" #迭代读取每行数据 #values中元素有个类型的强制转换,否则会出错的 #应该会有其他更合适的方式,可以进一步了解 for r in range ( 0 , len (data)): num = data.ix[r, 0 ] date = data.ix[r, 1 ] sale = data.ix[r, 2 ] values = ( int (num), str (date), float (sale)) cursor.execute(query, values) #关闭游标,提交,关闭数据库连接 #如果没有这些关闭操作,执行后在数据库中查看不到数据 cursor.close() db.commit() db.close() #重新建立数据库连接 db = pymysql.connect( 'localhost' , 'root' , '1234' , 'python_anylysis' ) cursor = db.cursor() #查询数据库并打印内容 cursor.execute( '''select * from catering_sale''' ) results = cursor.fetchall() for row in results: print (row) #关闭 cursor.close() db.commit() db.close() |
知识点扩展:
数据库连接池
数据库的连接是昂贵的,一个连接要经过TCP三次握手,四次挥手,而且一台计算机的最大线程数也是有限的
数据库连接池技术就是先创建好连接,再直接拿出来使用
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import mysql.connector,mysql.connector.pooling config = { "host" : "localhost" , "port" : "3306" , "user" : "root" , "password" : "password" , "database" : "demo" } try : pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool( * * config,pool_size = 5 ) con = pool.get_connection() con.start_transaction() cursor = con.cursor() sql = "INSERT INTO t_dept(deptno,dname,loc) VALUES(%s,%s,%s);" cursor.execute(sql, ( 70 , "SALES" , "HUBAI" )) con.commit() except Exception as e: if "con" in dir (): con.rollback() print (e) # do not need to close con |
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原文链接:https://www.py.cn/jishu/jichu/19860.html