- 这是上一篇文章的优化版本,相较于一条一条的执行sql语句,本文中,将excel中所有的数据先写到list列表中
- 在通过函数
一次性写入到数据库中cursor.executemany(sql, list)
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import pymysql import xlrd ''' 连接数据库 args:db_name(数据库名称) returns:db ''' def mysql_link(de_name): try: db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="root", passwd="XXX", db=de_name, charset='utf8') return db except: print("could not connect to mysql server") ''' 读取excel函数 args:excel_file(excel文件,目录在py文件同目录) returns:book ''' def open_excel(excel_file): try: book = xlrd.open_workbook(excel_file) #文件名,把文件与py文件放在同一目录下 return book except: print("open excel file failed!") ''' 执行插入操作 args:db_name(数据库名称) table_name(表名称) excel_file(excel文件名,把文件与py文件放在同一目录下) ''' def store_to(db_name,table_name,excel_file): db = mysql_link(db_name) # 打开数据库连接 cursor = db.cursor() # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor book = open_excel(excel_file) # 打开excel文件 sheets = book.sheet_names() # 获取所有sheet表名 for sheet in sheets: sh = book.sheet_by_name(sheet) # 打开每一张表 row_num = sh.nrows print(row_num) list = [] # 定义列表用来存放数据 for i in range(1, row_num): # 第一行是标题名,对应表中的字段名所以应该从第二行开始,计算机以0开始计数,所以值是1 row_data = sh.row_values(i) # 按行获取excel的值 value = (row_data[0], row_data[1],row_data[2],row_data[3],row_data[4],row_data[5],\ row_data[6],row_data[7],row_data[8],row_data[9],row_data[10],row_data[11],row_data[12],row_data[13],row_data[14]) list.append(value) # 将数据暂存在列表 # print(i) sql = "INSERT INTO "+ table_name + " ( bj_shijian,bjr_xingbie,anfa_didian,\ zb_x,zb_y,bj_chongfu,jiejing_lb_name,baojing_lb_name,baojing_lx_name,baojing_lx_xl_name,\ guanxia_qy_name,guanxian_dw_name,anfa_qulu,anfa_xiaoqu,chujing_dw_name)VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" cursor.executemany(sql, list) # 执行sql语句 db.commit() # 提交 list.clear() # 清空list print("worksheets: " + sheet + " has been inserted " + str(row_num) + " datas!") cursor.close() # 关闭连接 db.close() if __name__ == '__main__': store_to('demo','demo_yangben','qh.xlsx')
可以选择传入的数据库,及数据库表名,excel文件名(excel文件和py文件同目录,否则加上路径)
- 每一万条写入一次
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import pymysql import xlrd import sys ''' 连接数据库 args:db_name(数据库名称) returns:db ''' def mysql_link(de_name): try: db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", user="xxx", passwd="xxx", db=xxx, charset='utf8') return db except: print("could not connect to mysql server") ''' 读取excel函数 args:excel_file(excel文件,目录在py文件同目录) returns:book ''' def open_excel(excel_file): try: book = xlrd.open_workbook(excel_file) # 文件名,把文件与py文件放在同一目录下 print(sys.getsizeof(book)) return book except: print("open excel file failed!") ''' 执行插入操作 args:db_name(数据库名称) table_name(表名称) excel_file(excel文件名,把文件与py文件放在同一目录下) ''' def store_to(db_name, table_name, excel_file): db = mysql_link(db_name) # 打开数据库连接 cursor = db.cursor() # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor list = [] # 定义列表用来存放数据 book = open_excel(excel_file) # 打开excel文件 sheets = book.sheet_names() # 获取所有sheet表名 for sheet in sheets: sh = book.sheet_by_name(sheet) # 打开每一张表 row_num = sh.nrows print(row_num) num = 0 # 用来控制每次插入的数量 for i in range(1, row_num): # 第一行是标题名,对应表中的字段名所以应该从第二行开始,计算机以0开始计数,所以值是1 row_data = sh.row_values(i) # 按行获取excel的值 value = (row_data[0], row_data[1], row_data[2], row_data[3], row_data[4], row_data[5], \ row_data[6], row_data[7], row_data[8], row_data[9], row_data[10], row_data[11], row_data[12], row_data[13], row_data[14]) list.append(value) # 将数据暂存在列表 num += 1 if( num>= 10000 ): # 每一万条数据执行一次插入 print(sys.getsizeof(list)) sql = "INSERT INTO " + table_name + " (time, xingbie, afdd, xzb, yzb, cfbj, jjlbmc, \ bjlbmc, bjlxmc, bjlxxlmc, gxqymc,gxdwmc, afql, afxqxx, cjdwmc)\ VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" cursor.executemany(sql, list) # 执行sql语句 num = 0 # 计数归零 list.clear() # 清空list print("worksheets: " + sheet + " has been inserted 10000 datas!")
# 将剩下不足10000的数据执行插入 sql = "INSERT INTO " + table_name + " (time, xingbie, afdd, xzb, yzb, cfbj, jjlbmc, \ bjlbmc, bjlxmc, bjlxxlmc, gxqymc,gxdwmc, afql, afxqxx, cjdwmc)\ VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" cursor.executemany(sql, list) # 执行sql语句 print("worksheets: " + sheet + " has been inserted "+len(list)+" datas!") list.clear() # 清空list print("worksheets: " + sheet + " has been inserted " + str(row_num) + " datas!") db.commit() # 提交 cursor.close() # 关闭连接 db.close() if __name__ == '__main__': store_to('demo', 'demo_yangben', 'xxx.xlsx')sys.getsizeof()方法监测内存占用
- 可以看上一篇文章来进行过渡。https://www.cnblogs.com/longbigbeard/p/9309180.html