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，如果之前计算过则跳过，并且保存

好的，关于你的问题，我可以给你一些思路和代码实现。

首先需要连接池，可以使用第三方库`pymysql`和`DBUtils`来实现：

import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB

pool = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用pymysql作为连接库
    maxconnections=5,  # 连接池最大连接数
    mincached=2,  # 初始化时，连接池中至少创建的空闲连接，0表示不创建
    maxcached=5,  # 连接池中最多闲置的连接，0表示不限制
    maxshared=0,  # 连接池中最多共享的连接数量，0表示全共享
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待
    maxusage=None,  # 一个连接最多被重复使用多少次，None表示不限制
    setsession=[],  # 连接建立后需要执行的命令列表
    ping=0,  # ping MySQL服务器检查是否服务可用，0表示不检查，1表示检查
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='root',
    database='test'
)

conn = pool.connection()  # 从连接池中获取一个连接
cursor = conn.cursor()

然后需要分批处理每个表格，可以使用`show tables`命令获取所有表格，再使用`desc tablename`命令获取表格结构，最后使用`select`命令遍历每个表格的数据：

cursor.execute("show tables;")
tables = cursor.fetchall()

for table in tables:
    table = table[0]
    cursor.execute(f"desc {table};")
    columns = [column[0] for column in cursor.fetchall()]
    columns_str = ",".join([f"`{column}`" for column in columns])
    cursor.execute(f"select {columns_str} from `{table}` order by `trade_date` desc;")
    results = cursor.fetchall()

    for i in range(0, len(results), batch_size):
        batch_results = results[i:i+batch_size]
        # 处理每个批次的数据

最后需要对`net_mf_amount`列的前一天的数据减去今天的数据放在`a`列，如果之前计算过则跳过，并且保存，可以使用`pandas`库来处理数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(batch_results, columns=columns)
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df = df.sort_values('trade_date', ascending=False).reset_index(drop=True)

if 'a' not in df.columns:
    df['a'] = 0
else:
    df = df[df['a'] == 0].reset_index(drop=True)

for i in range(1, len(df)):
    if df.loc[i, 'a'] != 0:
        continue
    df.loc[i, 'a'] = df.loc[i-1, 'net_mf_amount'] - df.loc[i, 'net_mf_amount']

df = df[['trade_date', 'net_mf_amount', 'a']]
df.to_sql(name=table, con=engine, if_exists='replace')

完整的代码如下：

import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pandas as pd

pool = PooledDB(
    creator=pymysql,  # 使用pymysql作为连接库
    maxconnections=5,  # 连接池最大连接数
    mincached=2,  # 初始化时，连接池中至少创建的空闲连接，0表示不创建
    maxcached=5,  # 连接池中最多闲置的连接，0表示不限制
    maxshared=0,  # 连接池中最多共享的连接数量，0表示全共享
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待
    maxusage=None,  # 一个连接最多被重复使用多少次，None表示不限制
    setsession=[],  # 连接建立后需要执行的命令列表
    ping=0,  # ping MySQL服务器检查是否服务可用，0表示不检查，1表示检查
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='root',
    database='test'
)

batch_size = 1000

conn = pool.connection()  # 从连接池中获取一个连接
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("show tables;")
tables = cursor.fetchall()

for table in tables:
    table = table[0]
    cursor.execute(f"desc {table};")
    columns = [column[0] for column in cursor.fetchall()]
    columns_str = ",".join([f"`{column}`" for column in columns])
    cursor.execute(f"select {columns_str} from `{table}` order by `trade_date` desc;")
    results = cursor.fetchall()

    for i in range(0, len(results), batch_size):
        batch_results = results[i:i+batch_size]

        df = pd.DataFrame(batch_results, columns=columns)
        df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
        df = df.sort_values('trade_date', ascending=False).reset_index(drop=True)

        if 'a' not in df.columns:
            df['a'] = 0
        else:
            df = df[df['a'] == 0].reset_index(drop=True)

        for i in range(1, len(df)):
            if df.loc[i, 'a'] != 0:
                continue
            df.loc[i, 'a'] = df.loc[i-1, 'net_mf_amount'] - df.loc[i, 'net_mf_amount']

        df = df[['trade_date', 'net_mf_amount', 'a']]
        df.to_sql(name=table, con=engine, if_exists='replace')

cursor.close()
conn.close()

希望能对你有所帮助！