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      建議收藏!Python 讀取千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)自動(dòng)寫(xiě)入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)

       我是天選小丑 2022-06-18 發(fā)布于廣西

      來(lái)源丨經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)自 杰哥的IT之旅(ID:Jake_Internet)

      作者丨python與數(shù)據(jù)分析

      作者:python與數(shù)據(jù)分析
      鏈接:https://www.jianshu.com/p/22cb6a4af6d4
      公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù):「Python操作MySQL」,即可獲取本文完整數(shù)據(jù)。

      Python 讀取數(shù)據(jù)自動(dòng)寫(xiě)入 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù),這個(gè)需求在工作中是非常普遍的,主要涉及到 python 操作數(shù)據(jù)庫(kù),讀寫(xiě)更新等,數(shù)據(jù)庫(kù)可能是 mongodb、 es,他們的處理思路都是相似的,只需要將操作數(shù)據(jù)庫(kù)的語(yǔ)法更換即可。本篇文章會(huì)給大家系統(tǒng)的分享千萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)如何寫(xiě)入到 mysql,分為兩個(gè)場(chǎng)景,三種方式。

      一、場(chǎng)景一:數(shù)據(jù)不需要頻繁的寫(xiě)入mysql

      使用 navicat 工具的導(dǎo)入向?qū)Чδ?。支持多種文件格式,可以根據(jù)文件的字段自動(dòng)建表,也可以在已有表中插入數(shù)據(jù),非??旖莘奖恪?/p>

      圖片

      圖片

      場(chǎng)景二:數(shù)據(jù)是增量的,需要自動(dòng)化并頻繁寫(xiě)入mysql

      測(cè)試數(shù)據(jù):csv 格式 ,大約 1200萬(wàn)行

      import pandas as pd
      data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
      data.shape

      圖片打印結(jié)果

      方式一:

      • python ? pymysql 庫(kù)

      • 安裝 pymysql 命令

      pip install pymysql

      代碼實(shí)現(xiàn)

      import pymysql

      # 數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息
      conn = pymysql.connect(
             host='127.0.0.1',
             user='root',
             passwd='wangyuqing',
             db='test01'
             port = 3306,
             charset='utf8')

      # 分塊處理
      big_size = 100000
      # 分塊遍歷寫(xiě)入到 mysql    
      with pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv',chunksize=big_size) as reader:

          for df in reader:

              datas = []
              print('處理:',len(df))
      #         print(df)
              for i ,j in df.iterrows():
                  data = (j['user_id'],j['item_id'],j['behavior_type'],
                          j['item_category'],j['time'])
                  datas.append(data)
              _values = ','.join(['%s', ] * 5)
              sql = '''insert into users(user_id,item_id,behavior_type
              ,item_category,time) values(%s)'''
       % _values
              cursor = conn.cursor()
              cursor.executemany(sql,datas)
              conn.commit()
       # 關(guān)閉服務(wù)      
      conn.close()
      cursor.close()
      print('存入成功!')

      圖片

      方式二:

      • pandas ? sqlalchemy:pandas需要引入sqlalchemy來(lái)支持sql,在sqlalchemy的支持下,它可以實(shí)現(xiàn)所有常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型的查詢(xún)、更新等操作。

      代碼實(shí)現(xiàn)

      from sqlalchemy import create_engine
      engine = create_engine('mysql+pymysql://root:wangyuqing@localhost:3306/test01')
      data = pd.read_csv('./tianchi_mobile_recommend_train_user.csv')
      data.to_sql('user02',engine,chunksize=100000,index=None)
      print('存入成功!')

      圖片

      總結(jié)

      pymysql 方法用時(shí)12分47秒,耗時(shí)還是比較長(zhǎng)的,代碼量大,而 pandas 僅需五行代碼就實(shí)現(xiàn)了這個(gè)需求,只用了4分鐘左右。

      最后補(bǔ)充下,方式一需要提前建表,方式二則不需要。

      所以推薦大家使用第二種方式,既方便又效率高。如果還覺(jué)得速度慢的小伙伴,可以考慮加入多進(jìn)程、多線程。

      最全的三種將數(shù)據(jù)存入到 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)方法:

      • 直接存,利用 navicat 的導(dǎo)入向?qū)Чδ?/span>

      • Python pymysql

      • Pandas sqlalchemy


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