❶ 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
❷ python中，怎么将大量数据一次性导入数据库中。 补充：数据库是Mysql数据库
我估计你是问怎么从文件导入到数据库。一般每个数据库都有一个从文件直接load数据到数据库的命令或者工具。
比如SQLServer 有个bcp。 MySql 就是 load。
给你搜了详细的帮助。看看链接吧。以下是精简的使用方法：
基本用法：
mysql> USE db1;
mysql> LOAD DATA INFILE "./data.txt" INTO TABLE db2.my_table;
指定行，字段的分隔符：
mysql> LOAD DATA INFILE 'data.txt' INTO TABLE tbl_name
FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n';
❸ Python读URL数据写入MySQL数据库
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学习笔记：如何将字典快速插入数据库
在我们工作中,手头不一定都有VISIO等数据库设计软件,往往是我们直接在SQL企业管理器中直接设计数据库,再添加数据库字典,以方便以后的工作及管理。有时我很苦恼，因为我们不得不打两次相现的数据字段的说明，麻烦。不过，也不尽然，不久前我发现了一个更好的方法：（以我建一个表为例） 1、打开企业管理器。 2、在关系中“右击”，“新建关系”，在让你选择表时选择取消。 3、在关系在，“右键”，选“新建表”，输入我们想要的名字。（方法是不是和传统不一样了） 4、在我们刚新建的表上“右击”，然后“表视图”，“修改自定义”。 5、在弹出的对话框中选择我们想要的列。 6、确定就OK了。 7、当然是输入我们脑子里的数据表结构及说明，当我们要生成这个数据表的字典的时候，就选中这些列，CTRL+C，然后到Excel在CTRL+V,如果想到导出WORD中，再在Excel中选中想要的单元格，CTRL+C到WORD中CTRL＋V 8、当然是OK了！看一下我们的成果吧！
❺ python 把list元素插入数据库
有错最好贴一下报错内容
看一下story[0]的类型，print type(story[0])
%s，代表是字符串，如果不是str类型的话，转换一下.
sql = "INSERT INTO qsbk(pagenum) VALUES ('%s')" %(str(story[0]))
❻ python批量导入数据到mysql报错
insert into excelsource425968 这个写的有问题
db = pymysql.connect("localhost","root","密码","数据库表")
#创建一个cursor 对象
cursor = db.cursor()
#插入多条
cursor.executemany('insert into 表名(name,age) values (%s,%s)',[('ZhangSan',33),('LiSi',30)])
❼ 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。
❽ 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...
❾ Python存200w数据到数据库需要多久
Python存200w数据到数据库需要474秒，因为正常的三万八千条数据仅需要9秒，以此类推出200万需要的时间。
【python存数据库速度】
1、需要从文本中读取三万条数据写入mysql数据库，文件中为用@分割的sql语句，但是在读取的过程中发现速度过慢，三万八千条数据需要220秒，
2、经测试发现，影响速度的主要原因是commit(),因为没过几秒提交一次即可，但是因为提交的字符长度有限制，所以要设置一个合理的时间读取。
3、更改后，写入三万八千条数据仅需要9秒
❿ python 导入txt到数据库 每8行写入
#8行结束有一个空白行
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:
#执行sql插入代码
#urs.exec(sql%tuple(values))
delvalues[:]
line+=1
#当然如果不行浪费sql资源,可以全部拼接完inert语句一次执行
#如果是生产环境,建议使用队列的思路,例如"芹菜"库