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建議收藏！Python 讀取千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)自動(dòng)寫(xiě)入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)

2022.06.18 廣西

來(lái)源丨經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)自杰哥的IT之旅（ID：Jake_Internet）

作者丨python與數(shù)據(jù)分析

作者：python與數(shù)據(jù)分析
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公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：「Python操作MySQL」，即可獲取本文完整數(shù)據(jù)。

Python 讀取數(shù)據(jù)自動(dòng)寫(xiě)入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)需求在工作中是非常普遍的，主要涉及到 python 操作數(shù)據(jù)庫(kù)，讀寫(xiě)更新等，數(shù)據(jù)庫(kù)可能是 mongodb、 es，他們的處理思路都是相似的，只需要將操作數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法更換即可。本篇文章會(huì)給大家系統(tǒng)的分享千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)如何寫(xiě)入到 mysql，分為兩個(gè)場(chǎng)景，三種方式。

一、場(chǎng)景一：數(shù)據(jù)不需要頻繁的寫(xiě)入mysql

使用 navicat 工具的導(dǎo)入向?qū)Чδ?。支持多種文件格式，可以根據(jù)文件的字段自動(dòng)建表，也可以在已有表中插入數(shù)據(jù)，非?？旖莘奖恪?/p>

場(chǎng)景二：數(shù)據(jù)是增量的，需要自動(dòng)化并頻繁寫(xiě)入mysql

測(cè)試數(shù)據(jù)：csv 格式，大約 1200萬(wàn)行

import pandas as pd
data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
data.shape

打印結(jié)果

方式一：

python ? pymysql 庫(kù)
安裝 pymysql 命令

pip install pymysql

代碼實(shí)現(xiàn)

import pymysql

# 數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息
conn = pymysql.connect(
       host='127.0.0.1',
       user='root',
       passwd='wangyuqing',
       db='test01', 
       port = 3306,
       charset='utf8')

# 分塊處理
big_size = 100000
# 分塊遍歷寫(xiě)入到 mysql    
with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size) as reader:

    for df in reader:

        datas = []
        print('處理：',len(df))
#         print(df)
        for i ,j in df.iterrows():
            data = (j['user_id'],j['item_id'],j['behavior_type'],
                    j['item_category'],j['time'])
            datas.append(data)
        _values = ','.join(['%s', ] * 5)
        sql = '''insert into users(user_id,item_id,behavior_type
        ,item_category,time) values(%s)''' % _values
        cursor = conn.cursor()
        cursor.executemany(sql,datas)
        conn.commit()
 # 關(guān)閉服務(wù)      
conn.close()
cursor.close()
print('存入成功！')

方式二：

pandas ? sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy來(lái)支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以實(shí)現(xiàn)所有常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)類型的查詢、更新等操作。

代碼實(shí)現(xiàn)

from sqlalchemy import create_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('存入成功！')