MySQL(一) Python操控mysql批量插入數據

在Python中，通過pymysql模塊，編寫簡短的腳本，即方便快捷地控制MySQL數據庫

一、連接數據庫

        使用的函數：pymysql.connect

        語法：db=pymysql.connect(host='localhost',user='root',port=3306,password='Your password',db='database_name')

        參數說明：host：MySQL服務器地址
                          user：用戶名
                          password：MySQL登錄密碼
                          port：MySQL服務器端口號
                          db：需要連接的數據庫名
        通常服務器地址、用戶名、端口號都是上述的默認值

二、創建表

        連接完數據庫後，我們需要使用db.cursor()獲取數據庫的操作遊標

	cur=db.cursor()

        接着使用execute()語句即可執行SQL語句.我們以創建學生成績表來進行演示：

	import pymysql
	db=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',port=3	306,db='work1')
	cur=db.cursor()  ##獲取遊標
	sql='create table grade(id varchar(10),name varchar(10),age int,score int,class varchar(10))'
	cur.execute(sql)

        打開Navicat查看錶的情況如下：

        學生成績表創建成功！

三、批量插入數據

        創建完表後，接下來就是插入數據…而插入數據又可以分爲兩種方式：按行插入和一次性，我們將依次介紹。

• 按行插入

	id=['101','102','103','104','105','106','107','108','109','110']
	name=['諸葛亮','劉備','周瑜','張飛','關羽','呂布','貂蟬','黃忠','馬超','典韋']
	age=[28,30,27,26,28,28,24,26,23,18]
	score=[89,56,78,60,40,33,90,95,86,82]
	class_=['一班','一班','一班','二班','二班','二班','三班','三班','三班','三班']
	sql='insert into grade values(%s,%s,%s,%s,%s)'
	for i in range(0,len(id)):
	    cur.execute(sql,(id[i],name[i],age[i],score[i],class_[i]))
	db.commit()   #一定要提交數據!!不然在數據庫中是沒有數據顯示的

• 一次性插入

	data=((id[i],name[i],age[i],score[i],class_[i]) for i in range(0,len(id)))
	sql='insert into grade values(%s,%s,%s,%s,%s)'
	cur.executemany(sql,data)
	db.commit()

插入數據後，表grade內容如下：

四、更多

        根據以上步驟，我們可知只要在execute語句中放入相應的SQL語句，即可實現對數據庫的各種操作。而在pymysql中實現查詢數據操作後，還需通過對遊標對象使用.fetchall()方法來返回查詢結果。

查詢目標：篩選出各班的平均分並以降序進行排列

	sql='select class,avg(score) from grade group by class order by avg(score) desc'
	cur.execute(sql)
	rst=cur.fetchall()
	print(rst)

從輸出結果可知，元素是以tuple的方式進行儲存的。我們可以轉爲更多規範的格式查看：

	import pandas as pd
	df=pd.DataFrame(list(rst),columns=['班級','平均分'])
	df

完成各項操作後，不要忘記斷開與數據庫的連接：

	db.close()

以上就是本次分享的全部內容~