python 使用连接池、分批处理mysql遍历每个表格,表格要加反引号根据trade_date降序排列，对net_mf_amount列的前一天的数据减去今天的数据放在a列，并且保存

你可以使用以下代码来实现你的需求：

import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB

# 创建连接池
pool = PooledDB(pymysql, host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test_db')

# 获取数据库连接
conn = pool.connection()
cursor = conn.cursor()

# 获取所有表名
cursor.execute("SHOW TABLES")
tables = cursor.fetchall()

# 遍历每个表格并处理数据
for table in tables:
    table_name = table[0]
    # 加反引号
    table_name = '`' + table_name + '`'
    # 查询数据
    sql = f"SELECT trade_date, net_mf_amount FROM {table_name} ORDER BY trade_date DESC"
    cursor.execute(sql)
    results = cursor.fetchall()
    # 处理数据并更新数据库
    for i in range(len(results)-1):
        trade_date, net_mf_amount = results[i]
        next_trade_date, next_net_mf_amount = results[i+1]
        a = next_net_mf_amount - net_mf_amount
        update_sql = f"UPDATE {table_name} SET a={a} WHERE trade_date='{trade_date}'"
        cursor.execute(update_sql)
    # 提交更改
    conn.commit()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

在上述代码中，我们首先使用连接池创建了一个数据库连接，然后查询了所有表格的名称，并依次遍历每个表格。对于每个表格，我们首先加上反引号，并按照`trade_date`降序排列查询了所有数据。接着，我们使用一个循环遍历了每一行数据，并根据前一天和今天的`net_mf_amount`计算出了`a`的值，并使用`UPDATE`语句将计算结果更新至数据库。最后，我们使用`commit()`函数提交更改，并关闭了数据库连接。

需要注意的是，上述代码中的`test_db`需要替换为你的数据库名称，而`root`和`password`需要替换为你的数据库用户名和密码。另外，如果你的表格名称中有特殊字符，可以使用反引号将其括起来，例如：`table_name = '`' + table_name + '`'`。