我是一名挣扎在编程链底端的pythoner，工作中既要和数据打交道，也要保持和erp系统，web网站友好的"沟通"···，我会时不时的分享下工作中遇到那点事，包括个人觉得值得记录的编程小技巧，还有就是遇到的问题以及解决方案，还有源码的阅读等等，可能也有编程中的生活感悟，不说了，我要去重构我的程序了
本文基于python, 使用pandas, pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做个笔记，以后方便查阅
需求原因
最近在处理一个需求，有关批量往数据库插入数据的，描述如下
- 原来的程序是基于sql的存储过程进行数据的更新修改操作，由于数据量较大，导致对数据库压力太大，于是需要将程序重构为用python读取文件的方式将数据做计算处理，减少这部分的压力，最后仅仅将计算的结果调用aws的lambda服务重新更新到数据库中就可以了，减少了极大的压力，也降低了成本。涉及数据库主要是插入及更新操作
版本库信息
- 基于linux系统写的
- 三方库 >>> pandas 1.0.5, pymysql 0.9.3
- python版本 >>> 3.7
- 标准库 >> os
逻辑梳理
实际上，最后一步，要写入数据库的文件数据是存储在内存中的。因为读取文件后进行的计算都是在内存中进行的，那么计算的结果也没必要再写到本地，再去读取，再写入数据库,这是会影响程序的效率的。逻辑如下
- 读取文件
- 文件的拼接及计算，生成新的df
- 初始化数据库的连接
- 将df所需数据转换为元组数据(取决于数据库的三方库的接口是如何支持批量操作的)
- 将数据写入数据库
- 检查数据库内容即可
分步实现及分析
读取文件
给文件路径，然后去读文件就行了，强调一下需要注意的点
- 绝对路径: 这种最简单，直接给路径字符串就行了，但是一旦文件夹目录结构变化，就需要频繁的改
- 相对路径: 我一般喜欢先在脚本中定位当前脚本的位置，然后通过相对路径去找，这样只要你整个包内部的目录结构不变化，都不用改，就算部署上线也是直接根据包的位置来，很方便
- pandas默认会将所有数字读取为float类型，所以对于那种看起来是数字，但实际上是需要当作字符串使用的字段进行类型的转换
- import pandas as pd
- import numpy as np
- # 当前脚本的位置
- current_folder_path = os.path.dirname(__file__)
- # 你的文件的位置
- your_file_path1 = os.path.join(current_folder_path, "文件的名字1")
- your_file_path2 = os.path.join(current_folder_path, "文件的名字2")
- # 我这里是以读取csv文件为例, delimiter为我们内部约定的列之间的分割符
- df1 = pd.read_csv(your_file_path1, dtype={"column1": str, "column2": str}, delimiter="/t")
- df2 = pd.read_csv(your_file_path2, dtype={"column1": str, "column2": str}, delimiter="/t")
文件的拼接及计算
文件的拼接主要就是merge和concat两个语法的使用，强调一下小知识点
- merge语法主要是对应于sql语言的内连接，外连接，左连接和右连接等
- concat主要是用来将相同结构的df单纯的拼接起来(也就是列表的总行数增加)
- # 这里以左连接举例, 假设只有两个文件拼接
- ret_df = pd.merge(df1, df2, left_on=["column_name"], right_on=["column_name"], how="left")
初始化连接
导入三方库pymysql，初始化连接
- # pymysql的接口获取链接
- def mysql_conn(host, user, password, db, port=3306, charset="utf8"):
- # 传参版本
- conn = pymysql.connect(host=host, user=user, password=password, database=db, port=port, charset=charset)
- return conn
对应接口转换数据
- 数据插入要考虑写入一个事务，因为失败的话，要保证对数据库没有影响
- 构造符合对应接口的数据格式，通过查询，pymysql有两种可以执行语句的接口
- execute(单条插入语句)
- 执行单条语句的接口
- 类似这种: Insert into table_name (column) values (value);
- executemany(批量插入语句)
- 执行多条语句的接口
- 类似这种: Insert into table_name (column1, column2, column3) values (value1, value2, value3);
具体实现如下
- # 先创建cursor负责操作conn接口
- conn = mysql_conn("your db host", "your username", "your password", "db name")
- cursor = conn.cursor()
- # 开启事务
- conn.begin()
- ############# 构造批量数据的过程 #############
- # 先构造需要的或是和数据库相匹配的列
- columns = list(df.columns)
- # 可以删除不要的列或者数据库没有的列名
- columns.remove("列名")
- # 重新构造df,用上面的columns,到这里你要保证你所有列都要准备往数据库写入了
- new_df = df[columns].copy()
- # 构造符合sql语句的列，因为sql语句是带有逗号分隔的,(这个对应上面的sql语句的(column1, column2, column3))
- columns = ','.join(list(new_df.columns))
- # 构造每个列对应的数据，对应于上面的((value1, value2, value3))
- data_list = [tuple(i) for i in gdsord_df.values] # 每个元组都是一条数据，根据df行数生成多少元组数据
- # 计算一行有多少value值需要用字符串占位
- s_count = len(data_list[0]) * "%s,"
- # 构造sql语句
- insert_sql = "insert into " + "数据库表名" + " (" + columns + ") values (" + s_count[:-1] + ")"
将数据写入数据库
这个简单，直接上代码
- cursor.executemany(insert_sql, data_list)
- conn.commit()
- cursor.close()
- conn.close()
检查数据库是否插入成功
如果没问题的话，就可以同时进行多个文件读写，计算，最后启用多线程同时向数据库中写入数据了，非常高效!
完整代码
- import pandas as pd
- import numpy as np
- # pymysql接口
- def mysql_conn(host, user, password, db, port=3306, charset="utf8"):
- conn = pymysql.connect(host=host, user=user, password=password, database=db, port=port, charset=charset)
- return conn
- # 当前脚本的位置
- current_folder_path = os.path.dirname(__file__)
- # 你的文件的位置
- your_file_path1 = os.path.join(current_folder_path, "文件的名字1")
- your_file_path2 = os.path.join(current_folder_path, "文件的名字2")
- # 我这里是以读取csv文件为例, delimiter为我们内部约定的列之间的分割符
- df1 = pd.read_csv(your_file_path1, dtype={"column1": str, "column2": str}, delimiter="/t")
- df2 = pd.read_csv(your_file_path2, dtype={"column1": str, "column2": str}, delimiter="/t")
- # 合并
- ret_df = pd.merge(df1, df2, left_on=["column_name"], right_on=["column_name"], how="left")
- # 先创建cursor负责操作conn接口
- conn = mysql_conn("your db host", "your username", "your password", "db name")
- cursor = conn.cursor()
- # 开启事务
- conn.begin()
- # 先构造需要的或是和数据库相匹配的列
- columns = list(df.columns)
- # 可以删除不要的列或者数据库没有的列名
- columns.remove("列名")
- # 重新构造df,用上面的columns,到这里你要保证你所有列都要准备往数据库写入了
- new_df = df[columns].copy()
- # 构造符合sql语句的列，因为sql语句是带有逗号分隔的,(这个对应上面的sql语句的(column1, column2, column3))
- columns = ','.join(list(new_df.columns))
- # 构造每个列对应的数据，对应于上面的((value1, value2, value3))
- data_list = [tuple(i) for i in gdsord_df.values] # 每个元组都是一条数据，根据df行数生成多少元组数据
- # 计算一行有多少value值需要用字符串占位
- s_count = len(data_list[0]) * "%s,"
- # 构造sql语句
- insert_sql = "insert into " + "数据库表名" + " (" + columns + ") values (" + s_count[:-1] + ")"
- try:
- cursor.executemany(insert_sql, data_list)
- conn.commit()
- cursor.close()
- conn.close()
- except Exception as e:
- # 万一失败了，要进行回滚操作
- conn.rollback()
- cursor.close()
- conn.close()
