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。