python批量插入数据到mysql的3种方法
自动化单条insert
# -*- coding:utf-8 -*- import time from pymysql import * # 装饰器,计算插入50000条数据需要的时间 def timer(func): def decor(*args): start_time = time.time() func(*args) end_time = time.time() d_time = end_time - start_time print("the running time is : ", d_time) return decor @timer def add_test_users(): conn = connect(host='主机名', port='端口号', user='用户名', password='密码', database='数据库名', charset='utf8') cs = conn.cursor() # 获取游标 for num in range(0, 58000): try: sql = "insert into '表名'(字段名) values(值)" cs.execute(sql) except Exception as e: return conn.commit() # 提交 cs.close() conn.close() print('OK') add_test_users()
- 单条insert的话插入5w条数据大约用时5秒左右,相对来说效率不高
拼接sql语句,只执行一次insert
# -*- coding:utf-8 -*- import time from pymysql import * # 装饰器,计算插入50000条数据需要的时间 def timer(func): def decor(*args): start_time = time.time() func(*args) end_time = time.time() d_time = end_time - start_time print("the running time is : ", d_time) return decor @timer def add_test_users(): usersvalues = [] for num in range(1, 50000): usersvalues.append(('需要插入的字段对应的value')) # 注意要用两个括号扩起来 conn = connect(host='主机名', port='端口号', user='用户名', password='密码', database='数据库名', charset='utf8') cs = conn.cursor() # 获取光标 # 注意这里使用的是executemany而不是execute,下边有对executemany的详细说明 cs.executemany('insert into '表名'(字段名) values(%s,%s,%s,%s)', usersvalues) conn.commit() cs.close() conn.close() print('OK') add_test_users()
使用这种批量插入方式插入5w条数据用时大约不到1秒
另外,针对executemany
execute(sql) : 接受一条语句从而执行
executemany(templet,args):能同时执行多条语句,执行同样多的语句可比execute()快很多,强烈建议执行多条语句时使用executemany
templet : sql模板字符串, 例如 ‘insert into table(id,name,age) values(%s,%s,%s)’
args: 模板字符串中的参数,是一个list,在list中的每一个元素必须是元组!!! 例如: [(1,‘mike’),(2,‘jordan’),(3,‘james’),(4,‘rose’)]
使用load data infile 加载到mysql
需要注意的是,这种方式本来是在mysql里边执行的命令,而这里是用代码实现的命令
如果是在linux下,需要进行下边几个步骤
在桌面写个文本文件,里边的内容对应下边的数据表字段即可
cd /var/lib/mysql-files/
切换到这个目录,将文本文件移动到这个目录下,如果不在这个目录下执行的话加载的时候会出现错误,当然也可以选择修改mysql配置,只不过这种方法相对比较简单
对应load data infile 可以在mysql里边直接执行文件即可
load data infile ‘/var/lib/mysql-files/data.txt’ into table ‘表名’(字段名) 这个命令
load data [low_priority] [local] infile ‘file_name txt’ [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by’t’]
[OPTIONALLY] enclosed by ‘’]
[escaped by’’ ]]
[lines terminated by’n’]
[ignore number lines]
[(col_name, )]
这个是load data infile的完整命令,带[ ]的是可选参数 下面解释几个比较常用的参数
[terminated by’t’] 这个意思就是文本字段里边以什么分隔
如果文本文件是这样:
小一,12,男
小二,13,女
小三,12,男
那么就是应该terminated by ’ , ’ ,不设置默认的就是制表符分隔,上边定义的文本文件正好也就是制表符,因此没有做设置,按照的就是默认值
==enclosed by == 这个的意思是字段是以什么包裹着
如果文本文件是这样:
“小一”,“12”,“男”
“小二”,“13”,“女”
“小三”,“12”,“男”
那么参数就应该这样写:enclosed by “”
综合以上三种方法比较,第三种方法效率最高,因此建议用第三种方法
一、大量信息插入
python向mysql插入大量数据时注意事项
通过python向mysql插入大量数据时:
1、for + cursor.execute(sql),最后集中提交(commit())
2、cursor.executemany(sql,list)
两种方法效率上和功能上有一定差异。26万条数据,使用第一种方法需要约1.5小时,使用第二种方法只需要10几秒。
executemany的用法: import pymysql list_1 = [('a',1),('b',2),(None,3)] # 元素是不是元组都可以 sql_1 = 'insert into 表明(字段1,字段2) values(%s,%s)' # 注意,这里的%s不需要加引号,使用execute需要加引号。 # 另外,executemany 在执行过程中能够将python的None转为sql的null db = pymysql.connect(host= ....) cursor = db.cursor() cursor.executemany(sql_1,list_1) db.commit() cursor.close() db.close() print('完成')
二、自动提交
在创建连接的时候,增加参数 autocommit = 1 ,当发生update等操作时,会实时更新到数据库内。否则要通过 conn.commit() 来提交到数据库进行具体操作。
如果没有设置自动提交,也没有手动提交,当进行插入或更新等操作时,只在本地客户端能看到更新,在其他客户端或数据库内,数据无变化。
# 实时操作,适合随时少量、频繁的更新
import pymysql conn = pymysql.connect( host='XXX.XXX.XXX.XXX', user='XXXXX', password='XXXXX', db='XXXXX', port=3306, charset='utf8', autocommit = 1 , ) # 集中大批量操作数据 import pymysql conn = pymysql.connect( host='XXX.XXX.XXX.XXX', user='XXXXX', password='XXXXX', db='XXXXX', port=3306, charset='utf8', ) SQl相关操作略 conn.commit() # 提交
总结
到此这篇关于python批量插入数据到mysql的3种方法的文章就介绍到这了,更多相关python批量插入数据mysql内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!
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