Python向MySQL批量插数据的实例讲解

MySQL批量插入数据脚本 #!/bin/bash i=1; MAX_INSERT_ROW_COUNT=$1; while [ $i -le $MAX_INSERT_ROW_COUNT ] do mysql -uroot -proot dbname -e "insert into tablename (name,age,createTime) values ('HELLO$i',$i % 99,NOW());" d=$(date +%M-%d\ %H\:%m\:%S) echo &qu

如下所示: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # __author__ = "blzhu" """ python study Date:2017 """ import pymysql # import MySQLdb #python2中的产物 try: # 获取一个数据库连接,注意如果是UTF-8类型的,需要制定数据库 conn = pymysql.connect(hos

本文实例讲述了python插入数据到列表的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: list = ["red","green"] list.insert(1,"blue") assert list == ["red","blue", "green"] 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助.

数据库迁移(A -> B),需要把用户也迁移过去,而用户表(mysql.user)有上百个用户.有2种方法进行快速迁移:1,在同版本的条件下,直接备份A服务器的mysql数据库,还原到B服务器.2,要是不同版本的数据(5.1 -> 5.5),很可能mysql数据库下面的一些表结构,甚至表数据的默认值都不一样,按照1的方法进行迁移,虽然最后也是可以正常访问,但是还是有些不太放心,很可能会影响到了B服务器上的MySQL,这样就需要用命令行来生成帐号了,这样是最安全和放心的.下面用python脚本来

前段时间帮同事处理了一个把 CSV 数据导入到 MySQL 的需求.两个很大的 CSV 文件, 分别有 3GB.2100 万条记录和 7GB.3500 万条记录.对于这个量级的数据,用简单的单进程/单线程导入 会耗时很久,最终用了多进程的方式来实现.具体过程不赘述,记录一下几个要点: 批量插入而不是逐条插入 为了加快插入速度,先不要建索引 生产者和消费者模型,主进程读文件,多个 worker 进程执行插入 注意控制 worker 的数量,避免对 MySQL 造成太大的压力 注意处理脏数据导致的异

背景:最近测试web项目需要多条测试数据,sql中嫌要写多条,就看了看python如何向MySQL批量插数据(pymysql库) 1.向MySQL批量插数据 import pymysql #import datetime #day = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')#参数值插入时间 db = pymysql.connect(host='服务器IP', user='账号', passwd='密码', port=端口号) c

在Python中,通过pymysql模块,编写简短的脚本,即方便快捷地控制MySQL数据库 一.连接数据库 使用的函数:pymysql.connect 语法:db=pymysql.connect(host='localhost',user='root',port=3306,password='Your password',db='database_name') 参数说明:host:MySQL服务器地址                           user:用户名             

在我们处理完数据后,习惯把它放在原有的位置,但是这样也会出现一定的隐患.如果因为新数据的加入或者其他种种原因,当我们再次想要启用这个文件的时候,小伙伴们就会开始着急却怎么也翻不出来,似乎也没有其他更好的搜集办法,而重新进行数据整理显然是不现实的.下面我们就一起看看python爬虫中scrapy处理项目数据的方法吧. 1.拉取项目 $ git clone https://github.com/jonbakerfish/TweetScraper.git $ cd TweetScraper/ $ pi

对于一个网站的图片.文字音视频等,如果我们一个个的下载,不仅浪费时间,而且很容易出错.Python爬虫帮助我们获取需要的数据,这个数据是可以快速批量的获取.本文小编带领大家通过python爬虫获取获取总页数并更改url的方法,实现爬取同一个网站的多页数据. 一.爬虫的目的 从网上获取对你有需要的数据 二.爬虫过程 1.获取url(网址). 2.发出请求,获得响应. 3.提取数据. 4.保存数据. 三.爬虫功能 可以快速批量的获取想要的数据,不用手动的一个个下载(图片.文字音视频等) 四.使用py

批量创建文件其实很简单,只需要按照需要创建写文件.写完关闭当前写文件.创建新的写文件.写完关闭当前文件...不断循环即可,以下是一个简单例子,将大文件big.txt按照每1000行分割成一个个小文件. 具体做法如下: # -*- coding: utf-8 -*- index = 0 count = 0 f_in = open("%d.txt" % index, "w") with open("big.txt", "r") a

requests是常用的请求库,不管是写爬虫脚本,还是测试接口返回数据等.都是很简单常用的工具. 这里就记录一下如何用requests发送json格式的数据,因为一般我们post参数,都是直接post,没管post的数据的类型,它默认有一个类型的,貌似是 application/x-www-form-urlencoded. 但是,我们写程序的时候,最常用的接口post数据的格式是json格式.当我们需要post json格式数据的时候,怎么办呢,只需要添加修改两处小地方即可. 详见如下代码: i

如下所示: from kafka import KafkaClient from kafka.producer import SimpleProducer def send_data_2_kafka(datas): ''' 向kafka解析队列发送数据 ''' client = KafkaClient(hosts=KAFKABROKER.split(","), timeout=30) producer = SimpleProducer(client, async=False) curc