python 表格数量5000个，一个表格数据3000个，使用连接池、分批处理和pandans计算，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，把a列的值前一天的数据减去今天的数据放在b列，并且保存a和b列

好的，这是一个比较复杂的任务，需要用到连接池、分批处理、pandas计算和MySQL遍历。以下是一个基本的实现思路，你可以参考：

1. 使用连接池连接到MySQL数据库

2. 分批处理，每次处理1000个表格，遍历每个表格

3. 对每个表格，查询net_mf_amount列的数据，按照trade_date降序排列，并加上反引号

4. 对查询结果进行pandas计算，得到a列的值

5. 判断是否之前已经计算过，如果已经计算过，则跳过

6. 将a列的值前一天的数据减去今天的数据放在b列

7. 保存a和b列的值

8. 继续处理下一个表格，直到处理完所有表格

下面是一些参考代码：

import pandas as pd
from mysql.connector import pooling

# 设置连接池
config = {
    'user': 'root',
    'password': 'password',
    'host': 'localhost',
    'database': 'mydatabase'
}
pool = pooling.MySQLConnectionPool(pool_size=10, **config)

# 遍历所有表格
for i in range(0, 5000, 1000):
    # 查询表格
    query = f"SELECT trade_date, net_mf_amount FROM `table_{i}` ORDER BY trade_date DESC"
    # 从连接池获取连接
    cnx = pool.get_connection()
    # 查询数据
    data = pd.read_sql(query, cnx)
    # 关闭连接
    cnx.close()
    # 计算a列的值
    data['a'] = data['net_mf_amount'].diff(periods=1)
    # 判断是否已经计算过
    if 'b' in data.columns:
        continue
    # 计算b列的值
    data['b'] = data['a'].diff(periods=1)
    # 保存a和b列的值
    query = f"ALTER TABLE `table_{i}` ADD COLUMN `a` FLOAT, ADD COLUMN `b` FLOAT"
    cnx = pool.get_connection()
    cursor = cnx.cursor()
    cursor.execute(query)
    cnx.commit()
    cursor.close()
    cnx.close()
    data[['a', 'b']].to_sql(f"table_{i}", cnx, if_exists='replace', index=False)

注意，以上代码仅作为参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。同时，这个任务可能需要较长时间完成，需要耐心等待。