使用python脚本把CSV文件数据导入ORACLE

可以使用Python中的pandas库来读取CSV文件数据，并使用cx_Oracle库连接并导入到ORACLE数据库中。以下是示例代码：

import pandas as pd
import cx_Oracle

# 读取CSV文件数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 建立ORACLE数据库连接
dsn = cx_Oracle.makedsn('hostname', port, service_name='ORCL')
conn = cx_Oracle.connect(user='username', password='password', dsn=dsn)

# 将数据写入ORACLE数据库
cursor = conn.cursor()
for row in df.itertuples(index=False):
    cursor.execute('INSERT INTO table_name VALUES (:1, :2, :3, :4)', row)
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

请注意，您需要将代码中的hostname、port、user、password和table_name替换为您自己的值。

相关问题

使用python脚本把CSV文件数据导入ORACLE，效率更高，10000行提交一次。

你可以使用Python的csv模块读取CSV文件中的数据，并使用Python的cx_Oracle模块将数据批量插入Oracle数据库。可以使用以下代码示例：

import csv
import cx_Oracle

# Oracle数据库连接信息
dsn_tns = cx_Oracle.makedsn('localhost', '1521', 'ORCLCDB')
conn = cx_Oracle.connect(user='username', password='password', dsn=dsn_tns)
cur = conn.cursor()

# CSV文件路径和名称
file_path = 'data.csv'

# 批量插入数据的阈值
batch_size = 10000

# 读取CSV文件中的数据
with open(file_path, newline='') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    header = next(reader)
    rows = []
    for row in reader:
        rows.append(row)
        # 当达到批量插入的阈值时，执行一次批量插入
        if len(rows) == batch_size:
            cur.executemany('INSERT INTO table_name(col1, col2, col3) VALUES(:1, :2, :3)', rows)
            rows = []
    # 处理剩余数据
    if rows:
        cur.executemany('INSERT INTO table_name(col1, col2, col3) VALUES(:1, :2, :3)', rows)

# 提交事务并关闭连接
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

该代码示例中，使用了Oracle提供的批量插入API，每读取到batch_size行数据时，会执行一次批量插入操作，提高了数据插入的效率。

使用python脚本把CSV文件数据导入ORACLE，效率更高，10000行提交一次。并每次打印提交数量

您好，我可以回答您的问题。以下是 Python 脚本将 CSV 文件数据导入 Oracle 数据库的实现方法：

import cx_Oracle
import csv

# 连接数据库
conn = cx_Oracle.connect('username/password@database_host/database_name')

# 打开 CSV 文件，获取数据
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    headers = next(reader)  # 获取表头
    rows = [tuple(row) for row in reader]  # 转换为元组

# 分批次提交数据
batch_size = 10000
for i in range(0, len(rows), batch_size):
    batch_rows = rows[i:i+batch_size]
    cursor = conn.cursor()
    cursor.executemany(f"INSERT INTO table_name VALUES ({','.join(':'*len(headers))})", batch_rows)
    cursor.close()
    conn.commit()
    print(f'已提交 {len(batch_rows)} 行数据')

# 关闭数据库连接
conn.close()

这个脚本将 CSV 文件中的数据导入到名为 `table_name` 的表中，并且每 10000 行数据提交一次，并打印出当前提交的数据数量。如果您有更多的问题，请随时问我。