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        python pymysql 批量插入

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2024-01-23 13:16:44 1705987004

        Python pymysql 批量插入

        _x000D_

        Python pymysql 是 Python 語言下的一個(gè)操作 MySQL 數(shù)據(jù)庫的庫,它可以用來連接 MySQL 數(shù)據(jù)庫,執(zhí)行 SQL 語句等。在實(shí)際開發(fā)中,我們經(jīng)常需要批量插入數(shù)據(jù)到 MySQL 數(shù)據(jù)庫中,這時(shí)候就可以使用 pymysql 的批量插入功能。

        _x000D_

        使用 pymysql 批量插入,可以大大提高數(shù)據(jù)插入的效率,尤其是在插入大量數(shù)據(jù)時(shí),更是能夠顯著地減少插入時(shí)間。下面我們就來詳細(xì)介紹一下如何使用 pymysql 批量插入。

        _x000D_

        使用 pymysql 批量插入的步驟

        _x000D_

        使用 pymysql 批量插入數(shù)據(jù)的步驟如下:

        _x000D_

        1. 創(chuàng)建 pymysql 連接對象

        _x000D_

        使用 pymysql 連接 MySQL 數(shù)據(jù)庫,需要先創(chuàng)建一個(gè) pymysql 連接對象。創(chuàng)建 pymysql 連接對象的代碼如下:

        _x000D_

        `python

        _x000D_

        import pymysql

        _x000D_

        # 建立數(shù)據(jù)庫連接

        _x000D_

        db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8mb4')

        _x000D_ _x000D_

        2. 創(chuàng)建 pymysql 游標(biāo)對象

        _x000D_

        連接數(shù)據(jù)庫之后,需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) pymysql 游標(biāo)對象,用來執(zhí)行 SQL 語句。創(chuàng)建 pymysql 游標(biāo)對象的代碼如下:

        _x000D_

        `python

        _x000D_

        # 創(chuàng)建游標(biāo)對象

        _x000D_

        cursor = db.cursor()

        _x000D_ _x000D_

        3. 編寫 SQL 語句

        _x000D_

        在批量插入數(shù)據(jù)之前,需要先編寫好 SQL 語句。SQL 語句的格式如下:

        _x000D_

        `sql

        _x000D_

        INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, value3, ...), (value1, value2, value3, ...), ...

        _x000D_ _x000D_

        其中,table_name 表示要插入數(shù)據(jù)的表名,column1、column2、column3 等表示要插入數(shù)據(jù)的列名,value1、value2、value3 等表示要插入的數(shù)據(jù)。

        _x000D_

        4. 執(zhí)行 SQL 語句

        _x000D_

        編寫好 SQL 語句之后,就可以使用 pymysql 游標(biāo)對象執(zhí)行 SQL 語句了。批量插入數(shù)據(jù)的代碼如下:

        _x000D_

        `python

        _x000D_

        # 批量插入數(shù)據(jù)

        _x000D_

        sql = "INSERT INTO student (name, age, gender) VALUES (%s, %s, %s)"

        _x000D_

        values = [("Tom", 18, "male"), ("Jerry", 19, "female"), ("Lucy", 20, "female")]

        _x000D_

        cursor.executemany(sql, values)

        _x000D_ _x000D_

        其中,sql 表示要執(zhí)行的 SQL 語句,%s 表示占位符,values 是一個(gè)包含多個(gè)元組的列表,每個(gè)元組表示一條要插入的數(shù)據(jù)。

        _x000D_

        5. 提交事務(wù)

        _x000D_

        執(zhí)行 SQL 語句之后,需要使用 pymysql 連接對象提交事務(wù),將數(shù)據(jù)插入到數(shù)據(jù)庫中。提交事務(wù)的代碼如下:

        _x000D_

        `python

        _x000D_

        # 提交事務(wù)

        _x000D_

        db.commit()

        _x000D_ _x000D_

        6. 關(guān)閉游標(biāo)和數(shù)據(jù)庫連接

        _x000D_

        在所有操作完成之后,需要關(guān)閉 pymysql 游標(biāo)和數(shù)據(jù)庫連接,釋放資源。關(guān)閉游標(biāo)和數(shù)據(jù)庫連接的代碼如下:

        _x000D_

        `python

        _x000D_

        # 關(guān)閉游標(biāo)

        _x000D_

        cursor.close()

        _x000D_

        # 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫連接

        _x000D_

        db.close()

        _x000D_ _x000D_

        常見問題解答

        _x000D_

        Q1:pymysql 批量插入和單條插入的效率相比如何?

        _x000D_

        A1:pymysql 批量插入的效率要比單條插入高很多,尤其是在插入大量數(shù)據(jù)時(shí),批量插入可以顯著地減少插入時(shí)間。

        _x000D_

        Q2:pymysql 批量插入的語法格式是什么?

        _x000D_

        A2:pymysql 批量插入的語法格式如下:

        _x000D_

        `sql

        _x000D_

        INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, value3, ...), (value1, value2, value3, ...), ...

        _x000D_ _x000D_

        其中,table_name 表示要插入數(shù)據(jù)的表名,column1、column2、column3 等表示要插入數(shù)據(jù)的列名,value1、value2、value3 等表示要插入的數(shù)據(jù)。

        _x000D_

        Q3:pymysql 批量插入時(shí)需要注意哪些問題?

        _x000D_

        A3:在使用 pymysql 批量插入時(shí),需要注意以下幾個(gè)問題:

        _x000D_

        1. SQL 語句的格式必須正確,否則會(huì)導(dǎo)致插入失敗。

        _x000D_

        2. 批量插入的數(shù)據(jù)必須是同一類型的,否則會(huì)導(dǎo)致插入失敗。

        _x000D_

        3. 批量插入的數(shù)據(jù)量不能太大,否則會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存溢出。

        _x000D_
        tags: python教程
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