Python操作MySQL数据库实现数据导入
主要参考了博文python3基础:操作mysql数据库
这篇文章写的很详细,基本上把用Python操作MySQL的各种操作都详细解释了,也有配图。
一、操作流程
- 引用API模块
- 获取与数据库的连接
- 执行sql语句与存储过程
- 关闭数据库连接
二、具体操作
1.安装pymysql
python3 与MySQL 进行交互编程需要安装 pymysql 库,故首先在命令行中使用如下命令安装pymysql:pip install pymysql
2.连接数据库
import pymysql
#打开数据库连接
conn = pymysql.connect('localhost',user = "root",passwd = "******",db = "testdb")
print (conn)
print (type(conn))
3.获取游标
要想操作数据库,光连接数据是不够的,必须拿到操作数据库的游标,才能进行后续的操作,比如读取数据、添加数据。通过获取到的数据库连接实例conn下的cursor()方法来创建游标。游标用来接收返回结果:
import pymysql
#打开数据库连接
conn = pymysql.connect('localhost',user = "root",passwd = "123456",db = "testdb")
#获取游标
cursor=conn.cursor()
print(cursor)
说明:cursor返回一个游标实例对象,其中包含了很多操作数据的方法,比如执行sql语句。
4.执行sql语句execute和executemany
execute(query,args=None)
- 函数作用:执行单条的sql语句,执行成功后返回受影响的行数
- 参数说明:
query:要执行的sql语句,字符串类型
args:可选的序列或映射,用于query的参数值。如果args为序列,query中必须使用%s做占位符;如果args为映射,query中必须使用%(key)s做占位符
executemany(query,args=None)
- 函数作用:批量执行sql语句,比如批量插入数据,执行成功后返回受影响的行数
- 参数说明:
query:要执行的sql语句,字符串类型
args:嵌套的序列或映射,用于query的参数值
注意:
1.数据库性能瓶颈很大一部份就在于网络IO和磁盘IO,将多个sql语句放在一起,只执行一次IO,可以有效的提升数据库性能。推荐此方法
2.用executemany()方法一次性批量执行sql语句,固然很好,但是当数据一次传入过多到server端,可能造成server端的buffer溢出,也可能产生一些意想不到的麻烦。所以,合理、分批次使用executemany是个合理的办法。
三、完整代码
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