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教你使用Python玩转MySQL数据库,大数据导入不再是难题!

发布时间:2020/5/5 11:56:00 阅读次数:

数据分析离不开数据库,如何使用python连接MySQL数据库,并进行增删改查操作呢?

我们还会遇到需要将大批量数据导入数据库的情况,又该如何使用Python进行大数据的高效导入呢?

本文会一一讲解,并配合代码和实例。

一、背景

我是在Anaconda notebook中进行连接实验的,环境Python3.6,当然也可以在Python Shell里面进行操作。

最常用也最稳定的用于连接MySQL数据库的python库是PyMySQL。

所以本文讨论的是利用PyMySQL连接MySQL数据库,进行增删改查操作,以及存储大批量数据。

方法参考PyMySQL官方文档和《python数据采集》关于数据存储的部分。

欢迎大家去阅读原文档,相信会理解的更加透彻。

二、基本操作

1、安装PyMySQL库

最简单的方式:

在命令行输入 pip install pymysql

或者:

下载whl文件[1]进行安装,安装过程自行百度。

2、安装MySQL数据库

MySQL数据库有两种:

MySQLMariaDB

我用的是MariaDB,它是MySQL的一个分支。

两者在绝大部分性能上是兼容的,使用起来感觉不到啥区别。

给出下载地址:MySQL[2]MariaDB[3],安装过程很简单,一路Next Step,不过要记好密码。

有个小插曲,MySQL和MariaDB相当于姐姐妹妹的关系,两者由同一个人(Widenius)创建的。

MySQL被Oracle收购后,Widenius先生觉得不爽,于是搞了个MariaDB,可以完全替代MySQL。

大牛就是任性。

3、SQL基本语法

下面要用SQL的表创建、查询、数据插入等功能,这里简要介绍一下SQL语言的基本语句。

  • 查看数据库:SHOW DATABASES;

  • 创建数据库:CREATE DATEBASE 数据库名称;

  • 使用数据库:USE 数据库名称;

  • 查看数据表:SHOW TABLES;

  • 创建数据表:CREATE TABLE 表名称(列名1 (数据类型1),列名2 (数据类型2));

  • 插入数据:INSERT INTO 表名称(列名1,列名2) VALUES(数据1,数据2);

  • 查看数据:SELECT * FROM 表名称;

  • 更新数据:UPDATE 表名称 SET 列名1=新数据1,列名2=新数据2 WHERE 某列=某数据;

4、连接数据库

安装好必要得文件和库后,接下来正式开始连接数据库吧,虽然神秘却不难哦!

#首先导入PyMySQL库
import pymysql
#连接数据库,创建连接对象connection
#连接对象作用是:连接数据库、发送数据库信息、处理回滚操作(查询中断时,数据库回到最初状态)、创建新的光标对象
connection = pymysql.connect(host = 'localhost' #host属性
                            user = 'root' #用户名
                            password = '******'  #此处填登录数据库的密码
                            db = 'mysql' #数据库名
                            )

执行这段代码就连接好了!

5、增删改查操作

首先来查看一下有哪些数据库:

#创建光标对象,一个连接可以有很多光标,一个光标跟踪一种数据状态。
#光标对象作用是:、创建、删除、写入、查询等等
cur = connection.cursor()
#查看有哪些数据库,通过cur.fetchall()获取查询所有结果
print(cur.fetchall())

打印出所有数据库:

(('information_schema',),
('law',),
('mysql',),
('performance_schema',),
('test',))

在test数据库里创建表:

#使用数据库test
cur.execute('USE test')
#在test数据库里创建表student,有name列和age列
cur.execute('CREATE TABLE student(name VARCHAR(20),age TINYINT(3))')

向数据表student中插入一条数据:

sql = 'INSERT INTO student (name,age) VALUES (%s,%s)'
cur.execute(sql,('XiaoMing',23))

查看数据表student内容:

cur.execute('SELECT * FROM student')
print(cur.fetchone())

打印输出为:('XiaoMing', 23)

Bingo!是我们刚刚插入的一条数据

最后,要记得关闭光标和连接:

#关闭连接对象,否则会导致连接泄漏,消耗数据库资源
connection.close()
#关闭光标
cur.close()

OK了,整个流程大致如此。

当然这里都是很基础的操作,更多的使用方法需要在PyMySQL官方文档[4]里去寻找。

三、导入大数据文件

以csv文件为例,csv文件导入数据库一般有两种方法:

1、通过SQL的insert方法一条一条导入,适合数据量小的CSV文件,这里不做赘述。

2、通过load data方法导入,速度快,适合大数据文件,也是本文的重点。

样本CSV文件如下:

1.png

总体工作分为3步:

1、用python连接mysql数据库;

2、基于CSV文件表格字段创建表;

3、使用load data方法导入CSV文件内容。

sql的load data语法简介:

LOAD DATA LOCAL INFILE 'csv_file_path' INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\r\\n' IGNORE 1 LINES

csv_file_path 指文件绝对路径 table_name指表名称 FIELDS TERMINATED BY ','指以逗号分隔 LINES TERMINATED BY '\\r\\n'指换行 IGNORE 1 LINES指跳过第一行,因为第一行是表的字段名

下面给出全部代码:

#导入pymysql方法
import pymysql


#连接数据库
config = {'host':'',
         'port':3306,
         'user':'username',
         'passwd':'password',
         'charset':'utf8mb4',
         'local_infile':1
         }
conn = pymysql.connect(**config)
cur = conn.cursor()


#load_csv函数,参数分别为csv文件路径,表名称,数据库名称
def load_csv(csv_file_path,table_name,database='evdata'):
   #打开csv文件
   file = open(csv_file_path'r',encoding='utf-8')
   #读取csv文件第一行字段名,创建表
   reader = file.readline()
   b = reader.split(',')
   colum = ''
   for a in b:
       colum = colum + a + ' varchar(255),'
   colum = colum[:-1]
   #编写sql,create_sql负责创建表,data_sql负责导入数据
   create_sql = 'create table if not exists ' + table_name + ' ' + '(' + colum + ')' + ' DEFAULT CHARSET=utf8'
   data_sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '%s' INTO TABLE %s FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\r\\n' IGNORE 1 LINES" % (csv_filename,table_name)

   #使用数据库
   cur.execute('use %s' % database)
   #设置编码格式
   cur.execute('SET NAMES utf8;')
   cur.execute('SET character_set_connection=utf8;')
   #执行create_sql,创建表
   cur.execute(create_sql)
   #执行data_sql,导入数据
   cur.execute(data_sql)
   conn.commit()
   #关闭连接
   conn.close()
   cur.close()

参考资料

[1]whl文件: https://pypi.org/project/PyMySQL/

[2]MySQL: https://www.mysql.com/downloads/

[3]MariaDB: https://downloads.mariadb.org/

[4]PyMySQL官方文档: https://pymysql.readthedocs.io/en/latest/

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