pymysql插入大量数据

使用pymysql插入大量数据可以采用executemany()方法。首先需要建立与数据库的连接，然后创建一个游标对象。接着，构建一个包含多条数据的列表，每个数据是一个元组。定义插入语句，使用%s作为占位符。最后，使用executemany()方法将数据列表和插入语句传递给游标对象，并调用commit()方法提交更改。

以下是一个示例代码：

import pymysql

# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(host='XXX.XXX.XXX.XXX', user='XXXXX', password='XXXXX', db='XXXXX', port=3306, charset='utf8')

# 创建游标对象
cursor = conn.cursor()

# 定义插入语句
sql = 'INSERT INTO 表名(字段1,字段2) VALUES(%s,s)'

# 构建包含多条数据的列表
data = [('a',1),('b',2),(None,3),...]

# 执行插入操作
cursor.executemany(sql, data)

# 提交更改
conn.commit()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

print('插入完成')

相关问题

pymysql 插入数据慢

pymysql插入数据慢可能有多种原因，以下是一些可能的解决方法：

1. 批量插入数据：使用批量插入数据的方式可以提高插入速度。可以将多条数据组合成一个SQL语句，然后一次性执行。这样可以减少与数据库的交互次数，提高效率。

2. 使用事务：在插入大量数据时，可以使用事务来提高插入速度。事务可以将多个插入操作合并为一个操作，减少了磁盘IO和网络开销，提高了效率。

3. 调整数据库配置：可以根据实际情况调整数据库的配置参数，如增大innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size等参数，以提高插入性能。

4. 使用索引：如果插入的数据量较大，可以考虑在插入之前先创建索引，然后再插入数据。索引可以加快数据的查找速度，提高插入性能。

5. 使用连接池：使用连接池可以减少连接数据库的开销，提高插入速度。连接池可以在程序启动时创建一定数量的数据库连接，然后在需要连接数据库时从连接池中获取连接，使用完毕后再将连接放回连接池。

6. 检查网络连接：插入数据慢可能是由于网络连接不稳定导致的。可以检查网络连接是否正常，或者尝试使用其他网络环境进行插入操作。

7. 优化数据表结构：可以对数据表的结构进行优化，如合理设计字段类型、添加适当的索引等，以提高插入性能。

在pymysql中向主键添加10000个数据

在Pymysql中插入大量数据到主键字段时，通常会涉及到批量插入（Batch Insert）以提高效率。这里是一个基本的例子，假设我们有一个名为`users`的表，其中有一个自增长的主键`id`，我们可以这样做：

import pymysql

# 连接到MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='your_host', user='your_user', password='your_password', db='your_database')

try:
    # 创建游标
    cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)

    # 定义数据列表
    data_list = [{'name': 'User{}'.format(i), 'email': 'user{}@example.com'.format(i)} for i in range(10000)]

    # 使用 executemany() 函数批量插入数据
    insert_query = """
        INSERT INTO users (name, email)
        VALUES (%s, %s)
    """

    # 执行批量插入
    cursor.executemany(insert_query, data_list)

    # 提交事务（如果有需要）
    conn.commit()

    print(f"成功插入 {len(data_list)} 条记录")

except Exception as e:
    # 回滚操作以防错误
    conn.rollback()
    print("Error occurred:", str(e))

finally:
    # 关闭连接
    cursor.close()
    conn.close()

请注意，你需要将上述代码中的主机名、用户名、密码和数据库名称替换为你实际的MySQL服务器配置。