本文主要向大家介绍了MySQL数据库之python json及mysql读取json文件存sql等问题 ，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习MySQL数据库有所帮助。

preface: 近期帮师兄处理json文件，须要读到数据库里面，以备其兴许从数据库读取数据。数据是关于yelp站点里面的: https://github.com/Yelp/dataset-examples，http://www.yelp.com/dataset_challenge/. 涉及到一些json和sql的问题，记录下。

一、python sql安装

python 自带轻型数据库sqlite，只是用不了。须要mysql才行。pip安装mysql失败。easy_install安装也失败。这不科学。后经过同仁的帮忙。用conda成功安装，这什么鬼。好吧。查了下是python自带的包管理器conda。

pip install MySQLdb

easy_install MySQLdb

pip install MySQL

easy_install MySQL

ipython

which python

sudo conda search mysql

conda search mysql

conda install mysql-python

二、处理json数据

python有自带解析json的包，如同解析html的beautifulsoup, 解析xml的xml包等等。用json.loads()函数可破。下面几句代码可破。

import json

import codecs

f = codecs.open(file_name,encoding = "utf-8")

for line in f:

line = line.strip("\n")

line_dict = json.loads(line)

须要注意的是：

1.卤主用的是codecs读入文件。以前以为

with codecs.open(file_name,encoding = "utf-8") as f:

text = f.readlines()

通过readlines()是一行一行的读入，可是这次遇到1.4G的json文件时。内存溢出。转为直接用上面的，而非用readlines()函数读。

2.json.loads()传入的參数须要是json字符串。卤主一行一行的读入，传入json字符串,解析后。是一个字典。接下来就优点理了。看个人须要进行分析。

#============================

方法2：将整个json文件作为參数传入到

f = file(file_name)

s = json.load(f)

但这样会遇到ValueError:Extra data错误，查了下资料，说是多个json对象的问题。这不废话么。一个目录里肯定多个json对象。stackoverflow里面解释的非常具体http://stackoverflow.com/questions/21058935/python-json-loads-shows-valueerror-extra-data。

>>> json.loads('{}')

{}

>>> json.loads('{}{}') # == json.loads(json.dumps({}) + json.dumps({}))

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in File "C:\Python27\lib\json\__init__.py", line 338, in loads

return _default_decoder.decode(s)

File "C:\Python27\lib\json\decoder.py", line 368, in decode

raise ValueError(errmsg("Extra data", s, end, len(s)))

ValueError: Extra data: line 1 column 3 - line 1 column 5 (char 2 - 4)

>>> dict1 = {}

>>> dict2 = {}

>>> json.dumps([dict1, dict2])

'[{}, {}]'

>>> json.loads(json.dumps([dict1, dict2]))

[{}, {}]

卤主没用方法2。故没有深究。

三、存sql

一開始没试过。等真正查找博客编写自己的代码的时候比自己想象的简单。直接上有凝视的代码。

import MySQLdb as mdb

#须要创建数据库yelp_dataset_challenge_academic_daaset

conn = mdb.connect(host = 'XXX.XX.XX.XX', user = 'XXX', passwd = 'XX', db = 'yelp_dataset_challenge_academic_daaset')

cur  = conn.cursor()#初始化游标

#conn.set_character_set("utf-8")

cur.execute('SET NAMES utf8;')

cur.execute('SET CHARACTER SET utf8;')

cur.execute('SET character_set_connection=utf8;')

#===============建表,先删除已存在的记录。表本身不删除。不用drop,用delete

table_name = "yelp_academic_dataset_checkin"

delete_table = "delete from "+table_name

cur.execute(delete_table)

#须要在数据库中创建表yelp_academic_dataset_checkin，及字段和字段属性类型。

#写sql语句创建也行。不

insert_sql = "insert into yelp_academic_dataset_checkin (type,business_id,checkin_info) values (%s,%s,%s)"

#=====从json得到value的一些步骤，略。============

values_tuple = (str(temp_values[0]),str(temp_values[1]),str(temp_values[2]))

cur.execute(insert_sql,values_tuple)

#运行完了，须要关掉

conn.commit()

conn.close()

四、写入日期型数据

需求变。代码也跟着变。唉。让一个程序猿崩溃，改三次需求即可。

有个字段在数据库里是date类型，而不是varchar()，python字符串到mysql数据库里面须要是date类型的，有两种方法可破，第一，python字符串转为date类型，然后写到数据库里。其二。python字符串写到里面，再在调用函数转为date类型，写到数据库里。卤主用了另外一种方法，用时过多差点吐血。mysql有函数str_to_date()，可帮助将字符串类型的数据转为date类型数据。但注意參数变化。

date_string = "2015-07"

name = "shifeng"

values_tuple = (name, date_string)

insert_sql = "insert into table_name (name_field, date_field) values(%s,str_to_date(%s, "%%Y-%%m"))"

cur.execute(insert_sql, values_tuple)存sql见第三步，这里主要说明的是str_to_date函数。第一个參数为字符串，二个參数个日期的格式，注意格式。注意格式，注意格式(重要的事情要说三遍)。字符串是四位数的年龄加杠符号加两位数的月份。那么str_to_date函数第二个參数须要是百分号加Y加杠符号加百分号加m的字符串，假设字符串里的杠是逗号。那么第二个參数里面也相应的是逗号，另外，这里有两个百分号。是由于python须要转义，若是直接在mysql里面操作的时候直接:

insert into table_name(name_field, date_field) values("shifeng", str_to_date("2015-07","%Y-%m"))就可以。

五、终端操纵mysql

首先下载mysql

sudo apt-get install mysql-client

其次。连上数据库

mysql -h XX.XX.XX.XX -u user_name password database_name

接下来可做一些操作如同在数据中命令的操作：

show tables;

select * from table_name;

insert into table_name(name_field, date_field) values("shifeng", str_to_date("2015-07","%Y-%m"))

delete from table_name;

另外似乎能够json--->dataframe--->sql，用pandas.io.json相关的。卤主没有试过，以后有机会能够一试。

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