❶ python如何一次插入多行數據
你學習過資料庫嗎？
方法是多種的，這里以mysql為例！
1、用phpmyadmin,登錄進去，然後查看你的資料庫，插入數值，很快你就會錄入完成了
2、用python操作資料庫，這里也是mysql, 首先要安裝pymsql模塊，這樣你就可以讀取資料庫了
連接資料庫，查看，插入，確認完成
具體
conn=pymysql.Connect(user=username,passwd=password,database=database,charset=charset)
cur=conn.cursor()
cur.execute('select*fromtable')
cur.executemany(......)
conn.commit()
##username,password,dtabase,都是你自己資料庫的設置，命令自己去學下，5分鍾就會，特別是executemany可以批量執行插入，其實execute也可以
❷ python中，怎麼將大量數據一次性導入資料庫中。 補充：資料庫是Mysql資料庫
我估計你是問怎麼從文件導入到資料庫。一般每個資料庫都有一個從文件直接load數據到資料庫的命令或者工具。
比如SQLServer 有個bcp。 MySql 就是 load。
給你搜了詳細的幫助。看看鏈接吧。以下是精簡的使用方法：
基本用法：
mysql> USE db1;
mysql> LOAD DATA INFILE "./data.txt" INTO TABLE db2.my_table;
指定行，欄位的分隔符：
mysql> LOAD DATA INFILE 'data.txt' INTO TABLE tbl_name
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';
❸ Python讀URL數據寫入MySQL資料庫
importmysql.connection
importrequests
importtime
conn=mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test')
cursor=conn.cursor()
cursor.execute('createtablejson(idvarchar(20)primarykey,textvarchar(20))')
conn.commit()
url='http://f.apiplus.net/cqssc.json'
n=0
whileTure:
n=n+1
req=requests.get(url).json()
cursor.execute('insertintouser(id,text)values(%s,%s)',[n,req])
conn.commit()
time.sleep(60)
❹ Python學習筆記：如何將字典快速插入資料庫
在我們工作中,手頭不一定都有VISIO等資料庫設計軟體,往往是我們直接在SQL企業管理器中直接設計資料庫,再添加資料庫字典,以方便以後的工作及管理。有時我很苦惱，因為我們不得不打兩次相現的數據欄位的說明，麻煩。不過，也不盡然，不久前我發現了一個更好的方法：（以我建一個表為例） 1、打開企業管理器。 2、在關系中「右擊」，「新建關系」，在讓你選擇表時選擇取消。 3、在關系在，「右鍵」，選「新建表」，輸入我們想要的名字。（方法是不是和傳統不一樣了） 4、在我們剛新建的表上「右擊」，然後「表視圖」，「修改自定義」。 5、在彈出的對話框中選擇我們想要的列。 6、確定就OK了。 7、當然是輸入我們腦子里的數據表結構及說明，當我們要生成這個數據表的字典的時候，就選中這些列，CTRL+C，然後到Excel在CTRL+V,如果想到導出WORD中，再在Excel中選中想要的單元格，CTRL+C到WORD中CTRL＋V 8、當然是OK了！看一下我們的成果吧！
❺ python 把list元素插入資料庫
有錯最好貼一下報錯內容
看一下story[0]的類型，print type(story[0])
%s，代表是字元串，如果不是str類型的話，轉換一下.
sql = "INSERT INTO qsbk(pagenum) VALUES ('%s')" %(str(story[0]))
❻ python批量導入數據到mysql報錯
insert into excelsource425968 這個寫的有問題
db = pymysql.connect("localhost","root","密碼","資料庫表")
#創建一個cursor 對象
cursor = db.cursor()
#插入多條
cursor.executemany('insert into 表名(name,age) values (%s,%s)',[('ZhangSan',33),('LiSi',30)])
❼ 如何用python批量插入數據到mysql資料庫，用list
MySQL 的 Binlog 記錄著 MySQL 資料庫的所有變更信息，了解 Binlog 的結構可以幫助我們解析Binlog，甚至對 Binlog 進行一些修改，或者說是「篡改」，例如實現類似於 Oracle 的 flashback 的功能，恢復誤刪除的記錄，把 update 的記錄再還原回去等。本文將帶您探討一下這些神奇功能的實現，您會發現比您想像地要簡單得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog，這也是 MySQL 8 里的默認模式，STATEMENT 模式因為使用中有很多限制，現在用得越來越少了。
Binlog 由事件（event）組成，請注意是事件（event）不是事務（transaction），一個事務可以包含多個事件。事件描述對資料庫的修改內容。
現在我們已經了解了 Binlog 的結構，我們可以試著修改 Binlog 里的數據。例如前面舉例的 Binlog 刪除了一條記錄，我們可以試著把這條記錄恢復，Binlog 裡面有個刪除行（DELETE_ROWS_EVENT）的事件，就是這個事件刪除了記錄，這個事件和寫行（WRITE_ROWS_EVENT）的事件的數據結構是完全一樣的，只是刪除行事件的類型是 32，寫行事件的類型是 30，我們把對應的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已經刪除的記錄再插入回去。從前面的 「show binlog events」 裡面可看到這個 DELETE_ROWS_EVENT 是從位置 378 開始的，這里的位置就是 Binlog 文件的實際位置（以位元組為單位）。從事件（event）的結構裡面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 個位元組，我們寫個 Python 小程序把把第383（378+5=383）位元組改成 30 即可。當然您也可以用二進制編輯工具來改。
找出 Binlog 中的大事務
由於 ROW 模式的 Binlog 是每一個變更都記錄一條日誌，因此一個簡單的 SQL，在 Binlog 里可能會產生一個巨無霸的事務，例如一個不帶 where 的 update 或 delete 語句，修改了全表裡面的所有記錄，每條記錄都在 Binlog 裡面記錄一次，結果是一個巨大的事務記錄。這樣的大事務經常是產生麻煩的根源。我的一個客戶有一次向我抱怨，一個 Binlog 前滾，滾了兩天也沒有動靜，我把那個 Binlog 解析了一下，發現裡面有個事務產生了 1.4G 的記錄，修改了 66 萬條記錄！下面是一個簡單的找出 Binlog 中大事務的 Python 小程序，我們知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog，每個事務都是以 BEGIN 開頭，以 COMMIT 結束。我們找出 BENGIN 前面的 「# at」 的位置，檢查 COMMIT 後面的 「# at」 位置，這兩個位置相減即可計算出這個事務的大小，下面是這個 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事務
對於大的事務，MySQL 會把它分解成多個事件（注意一個是事務 TRANSACTION，另一個是事件 EVENT），事件的大小由參數 binlog-row-event-max-size 決定，這個參數默認是 8K。因此我們可以把若干個事件切割成一個單獨的略小的事務
ROW 模式下，即使我們只更新了一條記錄的其中某個欄位，也會記錄每個欄位變更前後的值，這個行為是 binlog_row_image 參數控制的，這個參數有 3 個值，默認為 FULL，也就是記錄列的所有修改，即使欄位沒有發生變更也會記錄。這樣我們就可以實現類似 Oracle 的 flashback 的功能，我個人估計 MySQL 未來的版本從可能會基於 Binlog 推出這樣的功能。
了解了 Binlog 的結構，再加上 Python 這把瑞士軍刀，我們還可以實現很多功能，例如我們可以統計哪個表被修改地最多？我們還可以把 Binlog 切割成一段一段的，然後再重組，可以靈活地進行 MySQL 資料庫的修改和遷移等工作。
❽ 各位大大，python將數據批量插入mongodb的高效方法有哪些
mongodb的結構與關系型資料庫不同，它類似樹狀結構，可以很方便對每個分支進行操作，但它沒有像mysql那樣insert(value、value、value...)那樣的語法，也不支持transaction 所以mongodb不能批量插入數據，如果你要批量插入數據，可以在mongodb里...
❾ Python存200w數據到資料庫需要多久
Python存200w數據到資料庫需要474秒，因為正常的三萬八千條數據僅需要9秒，以此類推出200萬需要的時間。
【python存資料庫速度】
1、需要從文本中讀取三萬條數據寫入mysql資料庫，文件中為用@分割的sql語句，但是在讀取的過程中發現速度過慢，三萬八千條數據需要220秒，
2、經測試發現，影響速度的主要原因是commit(),因為沒過幾秒提交一次即可，但是因為提交的字元長度有限制，所以要設置一個合理的時間讀取。
3、更改後，寫入三萬八千條數據僅需要9秒
❿ python 導入txt到資料庫 每8行寫入
#8行結束有一個空白行
withopen('data.txt')asdata:
line=1
sql='insertintofz_esxvalues(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)'
values=[]
fordindata:
ifd!='':
values.append('"%s"'%str(d))
ifline%9==0:
#執行sql插入代碼
#urs.exec(sql%tuple(values))
delvalues[:]
line+=1
#當然如果不行浪費sql資源,可以全部拼接完inert語句一次執行
#如果是生產環境,建議使用隊列的思路,例如"芹菜"庫