怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库

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场景一：数据不需要频繁的写入mysql

使用 navicat 工具的导入向导功能。支持多种文件格式，可以根据文件的字段自动建表，也可以在已有表中插入数据，非常快捷方便。

场景二：数据是增量的，需要自动化并频繁写入mysql

测试数据：csv 格式 ，大约 1200万行

import pandas as pd
data = pd.read_csv(&＃39;./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv&＃39;)
data.shape

打印结果：

方式一：python ➕ pymysql 库

安装 pymysql 命令：

pip install pymysql

代码实现:

import pymysql
# 数据库连接信息
conn = pymysql.connect(
       host=&＃39;127.0.0.1&＃39;,
       user=&＃39;root&＃39;,
       passwd=&＃39;wangyuqing&＃39;,
       db=&＃39;test01&＃39;,
       port = 3306,
       charset="utf8")
# 分块处理
big_size = 100000
# 分块遍历写入到 mysql
with pd.read_csv(&＃39;./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv&＃39;,chunksize=big_size) as reader:
    for df in reader:
        datas = []
        print(&＃39;处理：&＃39;,len(df))
#         print(df)
        for i ,j in df.iterrows():
            data = (j[&＃39;user_id&＃39;],j[&＃39;item_id&＃39;],j[&＃39;behavior_type&＃39;],
                    j[&＃39;item_category&＃39;],j[&＃39;time&＃39;])
            datas.append(data)
        _values = ",".join([&＃39;%s&＃39;, ] * 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()
 # 关闭服务
conn.close()
cursor.close()
print(&＃39;存入成功！&＃39;)

方式二：pandas ➕ sqlalchemy：pandas需要引入sqlalchemy来支持sql，在sqlalchemy的支持下，它可以实现所有常见数据库类型的查询、更新等操作。

代码实现：

from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine(&＃39;mysql+pymysql://root:wangyuqing@localhost:3306/test01&＃39;)
data = pd.read_csv(&＃39;./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv&＃39;)
data.to_sql(&＃39;user02&＃39;,engine,chunksize=100000,index=None)
print(&＃39;存入成功！&＃39;)

总结

pymysql 方法用时12分47秒，耗时还是比较长的，代码量大，而 pandas 仅需五行代码就实现了这个需求，只用了4分钟左右。最后补充下，方式一需要提前建表，方式二则不需要。所以推荐大家使用第二种方式，既方便又效率高。如果还觉得速度慢的小伙伴，可以考虑加入多进程、多线程。

最全的三种将数据存入到 MySQL 数据库方法：

• 直接存，利用 navicat 的导入向导功能

• Python pymysql

• Pandas sqlalchemy

到此，关于“怎么用Python读取千万级数据自动写入MySQL数据库”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程笔记网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！