from sqlalchemy import create_engine #执行SQL语句的包 engine = create_engine('mysql+pymysql://用户名:密码@IP:3306/db?charset=utf8') #连接mysql数据库

`from sqlalchemy import create_engine` 是用于Python中与SQL数据库交互的一个模块，它允许我们创建数据库引擎来连接到MySQL服务器。这里有两个不同的示例说明如何创建引擎：

**示例1: 更详细的连接设置**

# 引入create_engine函数并创建引擎
from sqlalchemy import create_engine

# 使用完整的URL格式连接到MySQL数据库
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test?charset=utf8", echo=True) 
# "echo=True" 参数表示是否打印SQL查询，便于调试

**示例2: 简化版的连接**

# 只显示基本连接信息
eng = create_engine("mysql+pymysql://root:123@localhost/day05?charset=utf8")
# 这里没有指定echo参数，默认可能是False，不会打印SQL查询

在上述代码中，`'mysql+pymysql://用户名:密码@IP:3306/db?charset=utf8'` 是一个URL格式，其中包含了数据库的相关信息，如用户名（用户名）、密码（密码）、主机地址（IP）以及数据库名（db）。`charset=utf8` 表示字符集。

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import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine path =＇F:/海量数据实训/data_new.csv＇ data = pd.read_csv(path) # 连接数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/Mass?charset=utf8') # 获取csv文件的表头 columns = list(data.columns) # 语句 create_table = f " create table data_new({', '.join([f'{column} varchar(255)' for column in columns])})" # 执行语句 with engine.connect() as connection: connection.execute(create_table) # 将数据写入数据库中的表中 data.to_sql('data_new', con=engine, if_exists='append', index=False)

这段代码是将一个名为 data_new.csv 的 CSV 文件导入到名为 Mass 的 MySQL 数据库中。首先，使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数将 CSV 文件读入内存。然后，使用 SQLAlchemy 库中的 create_engine() 函数连接 MySQL 数据库。接着，获取 CSV 文件的表头，构造创建表的 SQL 语句，使用 execute() 方法在 MySQL 数据库中创建表。最后，使用 to_sql() 方法将数据写入到 MySQL 数据库的 data_new 表中。如果该表已存在，则将数据追加到该表中。如果该表不存在，则新建该表。

优化代码：import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine path =＇F:/海量数据实训/data_new.csv＇ data = pd.read_csv(path) # 连接数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/Mass?charset=utf8') # 获取csv文件的表头 columns = list(data.columns) # 语句 create_table = f " create table data_new({', '.join([f'{column} varchar(255)' for column in columns])})" # 执行语句 with engine.connect() as connection: connection.execute(create_table) # 将数据写入数据库中的表中 data.to_sql('data_new', con=engine, if_exists='append', index=False)

这段代码看起来已经很简洁了，但是可以进行进一步的优化。可以使用 try-except-finally 结构来确保连接关闭，避免因为程序异常退出而导致连接未关闭的情况。同时，可以使用 with 语句来自动关闭文件和连接等资源，增加代码的可读性和健壮性。下面是优化后的代码：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

path = 'F:/海量数据实训/data_new.csv'
data = pd.read_csv(path)

# 连接数据库
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/Mass?charset=utf8')

# 获取csv文件的表头
columns = list(data.columns)

# 构造创建表的 SQL 语句
create_table = f"CREATE TABLE data_new ({', '.join([f'{column} varchar(255)' for column in columns])})"

# 执行语句
try:
    with engine.connect() as connection:
        connection.execute(create_table)
        data.to_sql('data_new', con=engine, if_exists='append', index=False)
except Exception as e:
    print(e)
finally:
    engine.dispose()

优化后的代码使用 with 语句来自动关闭连接，避免了因程序异常退出而导致连接未关闭的情况。同时，使用 try-except-finally 结构来确保程序的健壮性，如果出现异常，会打印异常信息。最后，使用 engine.dispose() 方法来关闭连接。