导航:首页 > 编程语言 > python多个不同表连接并批量插入

python多个不同表连接并批量插入

发布时间:2022-12-18 23:12:25

‘壹’ python中如何将查询到的结果插入到其他表中,多条数据。

这种事情要交给数据库来做:

insertinto...select...from

‘贰’ Python如何一次插入多行数据

你学习过数据库吗?

方法是多种的,这里以mysql为例!

1、用phpmyadmin,登录进去,然后查看你的数据库,插入数值,很快你就会录入完成了

2、用python操作数据库,这里也是mysql, 首先要安装pymsql模块,这样你就可以读取数据库了

连接数据库,查看,插入,确认完成

具体

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,都是你自己数据库的设置,命令自己去学下,5分钟就会,特别是executemany可以批量执行插入,其实execute也可以

‘叁’ python 批量导入

"Column 'ipint' cannot be null"
插入数据时,列ipint的值存在NULL 值

‘肆’ 各位大大,python将数据批量插入mongodb的高效方法有哪些

mongodb的结构与关系型数据库不同,它类似树状结构,可以很方便对每个分支进行操作,但它没有像mysql那样insert(value、value、value...)那样的语法,也不支持transaction 所以mongodb不能批量插入数据,如果你要批量插入数据,可以在mongodb里...

‘伍’ 如何使用python连接数据库,插入并查询数据

你可以访问Python数据库接口及API查看详细的支持数据库列表。不同的数据库你需要下载不同的DB API模块,例如你需要访问Oracle数据库和Mysql数据,你需要下载Oracle和MySQL数据库模块。
DB-API 是一个规范. 它定义了一系列必须的对象和数据库存取方式, 以便为各种各样的底层数据库系统和多种多样的数据库接口程序提供一致的访问接口 。
Python的DB-API,为大多数的数据库实现了接口,使用它连接各数据库后,就可以用相同的方式操作各数据库。
Python DB-API使用流程:

引入 API 模块。
获取与数据库的连接。
执行SQL语句和存储过程。
关闭数据库连接。

什么是MySQLdb?

MySQLdb 是用于Python链接Mysql数据库的接口,它实现了 Python 数据库 API 规范 V2.0,基于 MySQL C API 上建立的。

如何安装MySQLdb?

为了用DB-API编写MySQL脚本,必须确保已经安装了MySQL。复制以下代码,并执行:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

如果执行后的输出结果如下所示,意味着你没有安装 MySQLdb 模块:
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <mole>
import MySQLdb
ImportError: No mole named MySQLdb

安装MySQLdb,请访问 ,(Linux平台可以访问:)从这里可选择适合您的平台的安装包,分为预编译的二进制文件和源代码安装包。
如果您选择二进制文件发行版本的话,安装过程基本安装提示即可完成。如果从源代码进行安装的话,则需要切换到MySQLdb发行版本的顶级目录,并键入下列命令:
$ gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz
$ tar -xvf MySQL-python-1.2.2.tar
$ cd MySQL-python-1.2.2
$ python setup.py build
$ python setup.py install

注意:请确保您有root权限来安装上述模块。

数据库连接

连接数据库前,请先确认以下事项:

您已经创建了数据库 TESTDB.
在TESTDB数据库中您已经创建了表 EMPLOYEE
EMPLOYEE表字段为 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
连接数据库TESTDB使用的用户名为 "testuser" ,密码为 "test123",你可以可以自己设定或者直接使用root用户名及其密码,Mysql数据库用户授权请使用Grant命令。
在你的机子上已经安装了 Python MySQLdb 模块。
如果您对sql语句不熟悉,可以访问我们的 SQL基础教程

实例:

以下实例链接Mysql的TESTDB数据库:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# 使用execute方法执行SQL语句
cursor.execute("SELECT VERSION()")

# 使用 fetchone() 方法获取一条数据库。
data = cursor.fetchone()

print "Database version : %s " % data

# 关闭数据库连接
db.close()

执行以上脚本输出结果如下:
Database version : 5.0.45

创建数据库表

如果数据库连接存在我们可以使用execute()方法来为数据库创建表,如下所示创建表EMPLOYEE:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# 如果数据表已经存在使用 execute() 方法删除表。
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")

# 创建数据表SQL语句
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""

cursor.execute(sql)

# 关闭数据库连接
db.close()

数据库插入操作

以下实例使用执行 SQL INSERT 语句向表 EMPLOYEE 插入记录:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# Rollback in case there is any error
db.rollback()

# 关闭数据库连接
db.close()

以上例子也可以写成如下形式:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
# 执行sql语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()

# 关闭数据库连接
db.close()

实例:

以下代码使用变量向SQL语句中传递参数:
..................................
user_id = "test123"
password = "password"

con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % \
(user_id, password))
..................................

数据库查询操作

Python查询Mysql使用 fetchone() 方法获取单条数据, 使用fetchall() 方法获取多条数据。

fetchone(): 该方法获取下一个查询结果集。结果集是一个对象
fetchall():接收全部的返回结果行.
rowcount: 这是一个只读属性,并返回执行execute()方法后影响的行数。

实例:

查询EMPLOYEE表中salary(工资)字段大于1000的所有数据:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# SQL 查询语句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 获取所有记录列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 打印结果
print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income )
except:
print "Error: unable to fecth data"

# 关闭数据库连接
db.close()

以上脚本执行结果如下:
fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000

数据库更新操作

更新操作用于更新数据表的的数据,以下实例将 TESTDB表中的 SEX 字段全部修改为 'M',AGE 字段递增1:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交到数据库执行
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()

# 关闭数据库连接
db.close()

删除操作

删除操作用于删除数据表中的数据,以下实例演示了删除数据表 EMPLOYEE 中 AGE 大于 20 的所有数据:
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb

# 打开数据库连接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()

# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 执行SQL语句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()
except:
# 发生错误时回滚
db.rollback()

# 关闭连接
db.close()

执行事务

事务机制可以确保数据一致性。

事务应该具有4个属性:原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

原子性(atomicity)。一个事务是一个不可分割的工作单位,事务中包括的诸操作要么都做,要么都不做。
一致性(consistency)。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。
隔离性(isolation)。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的,并发执行的各个事务之间不能互相干扰。
持久性(rability)。持续性也称永久性(permanence),指一个事务一旦提交,它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

Python DB API 2.0 的事务提供了两个方法 commit 或 rollback。

‘陆’ 如何用python批量插入数据到mysql数据库,用list

MySQL 的 Binlog 记录着 MySQL 数据库的所有变更信息,了解 Binlog 的结构可以帮助我们解析Binlog,甚至对 Binlog 进行一些修改,或者说是“篡改”,例如实现类似于 Oracle 的 flashback 的功能,恢复误删除的记录,把 update 的记录再还原回去等。本文将带您探讨一下这些神奇功能的实现,您会发现比您想象地要简单得多。本文指的 Binlog 是 ROW 模式的 Binlog,这也是 MySQL 8 里的默认模式,STATEMENT 模式因为使用中有很多限制,现在用得越来越少了。
Binlog 由事件(event)组成,请注意是事件(event)不是事务(transaction),一个事务可以包含多个事件。事件描述对数据库的修改内容。
现在我们已经了解了 Binlog 的结构,我们可以试着修改 Binlog 里的数据。例如前面举例的 Binlog 删除了一条记录,我们可以试着把这条记录恢复,Binlog 里面有个删除行(DELETE_ROWS_EVENT)的事件,就是这个事件删除了记录,这个事件和写行(WRITE_ROWS_EVENT)的事件的数据结构是完全一样的,只是删除行事件的类型是 32,写行事件的类型是 30,我们把对应的 Binlog 位置的 32 改成 30 即可把已经删除的记录再插入回去。从前面的 “show binlog events” 里面可看到这个 DELETE_ROWS_EVENT 是从位置 378 开始的,这里的位置就是 Binlog 文件的实际位置(以字节为单位)。从事件(event)的结构里面可以看到 type_code 是在 event 的第 5 个字节,我们写个 Python 小程序把把第383(378+5=383)字节改成 30 即可。当然您也可以用二进制编辑工具来改。
找出 Binlog 中的大事务
由于 ROW 模式的 Binlog 是每一个变更都记录一条日志,因此一个简单的 SQL,在 Binlog 里可能会产生一个巨无霸的事务,例如一个不带 where 的 update 或 delete 语句,修改了全表里面的所有记录,每条记录都在 Binlog 里面记录一次,结果是一个巨大的事务记录。这样的大事务经常是产生麻烦的根源。我的一个客户有一次向我抱怨,一个 Binlog 前滚,滚了两天也没有动静,我把那个 Binlog 解析了一下,发现里面有个事务产生了 1.4G 的记录,修改了 66 万条记录!下面是一个简单的找出 Binlog 中大事务的 Python 小程序,我们知道用 mysqlbinlog 解析的 Binlog,每个事务都是以 BEGIN 开头,以 COMMIT 结束。我们找出 BENGIN 前面的 “# at” 的位置,检查 COMMIT 后面的 “# at” 位置,这两个位置相减即可计算出这个事务的大小,下面是这个 Python 程序的例子。
切割 Binlog 中的大事务
对于大的事务,MySQL 会把它分解成多个事件(注意一个是事务 TRANSACTION,另一个是事件 EVENT),事件的大小由参数 binlog-row-event-max-size 决定,这个参数默认是 8K。因此我们可以把若干个事件切割成一个单独的略小的事务
ROW 模式下,即使我们只更新了一条记录的其中某个字段,也会记录每个字段变更前后的值,这个行为是 binlog_row_image 参数控制的,这个参数有 3 个值,默认为 FULL,也就是记录列的所有修改,即使字段没有发生变更也会记录。这样我们就可以实现类似 Oracle 的 flashback 的功能,我个人估计 MySQL 未来的版本从可能会基于 Binlog 推出这样的功能。
了解了 Binlog 的结构,再加上 Python 这把瑞士军刀,我们还可以实现很多功能,例如我们可以统计哪个表被修改地最多?我们还可以把 Binlog 切割成一段一段的,然后再重组,可以灵活地进行 MySQL 数据库的修改和迁移等工作。

‘柒’ 如何使用Python来批量处理Excel中单元格的超链接

excel自带的公式或vba比python方便的多,python也还是调用com接口使用这些属性方法的。

同一文件内部处理,vba更方便。

大量excel文件批量处理,python方便。

你这个需求:

运行这个宏,就自动在A列生成了你要的目录了,点目录链接自动跳转到对应的工作表。

‘捌’ python列表中依次插入不同元素

可以使用append()方法,或者extend()方法,还可使用insert()方法。insert()主要用来插入元素,当向列表末尾添加元素时,还是应该使用append()方法。
通过使用“+”运算符可以将多个序列进行连接,列表也不例外。
使用“+”运算符,确实可以像列表中添加元素。但是这种方式的执行效率并不高,大家可以使用列表提供的append()方法。Pythonappend()方法添加元素,append()方法用于在列表的末尾追加元素。

阅读全文

与python多个不同表连接并批量插入相关的资料

热点内容
dvd光盘存储汉子算法 浏览:757
苹果邮件无法连接服务器地址 浏览:963
phpffmpeg转码 浏览:672
长沙好玩的解压项目 浏览:145
专属学情分析报告是什么app 浏览:564
php工程部署 浏览:833
android全屏透明 浏览:737
阿里云服务器已开通怎么办 浏览:803
光遇为什么登录时服务器已满 浏览:302
PDF分析 浏览:486
h3c光纤全工半全工设置命令 浏览:143
公司法pdf下载 浏览:382
linuxmarkdown 浏览:350
华为手机怎么多选文件夹 浏览:683
如何取消命令方块指令 浏览:350
风翼app为什么进不去了 浏览:779
im4java压缩图片 浏览:362
数据查询网站源码 浏览:151
伊克塞尔文档怎么进行加密 浏览:893
app转账是什么 浏览:163