SQLAlchemy里conn.execute可以插入多条

是的，SQLAlchemy中的`execute()`方法支持一次插入多条数据。你可以通过传入一个参数列表（list of tuples）的方式来一次性地插入多条数据。

例如，假设我们有一个`users`表，包含`id`和`name`两个字段。我们可以使用以下代码向表中插入多个用户：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('postgresql://user:password@host/dbname')

data = [(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')]

with engine.connect() as conn:
    conn.execute("""
        INSERT INTO users (id, name)
        VALUES %s
    """, data)

在这个例子中，我们创建了一个包含三个用户的数据列表`data`。然后我们使用SQLAlchemy的`execute()`方法将这个数据列表作为参数传入SQL语句中，一次性地插入了多条数据。

需要注意的是，不同的数据库可能有不同的语法要求。上面的例子是针对PostgreSQL数据库的。如果你使用的是其他类型的数据库，语法可能会有所不同。

相关问题

import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 连接到数据库 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database') # 获取所有表格的名称 with engine.connect() as conn, conn.begin(): tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall() # 遍历所有表格 for table in tables: table_name = table[0] table_name_quoted = '' + table_name + '' # 检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列 with engine.connect() as conn, conn.begin(): a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone() if a_column is None: conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)") conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)") # 查询net_mf_amount列的数据 query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC" df = pd.read_sql_query(query, engine) # 计算a和b列 a_column = [] b_column = [] for i in range(len(df)): if i == 0: a_column.append(None) b_column.append(None) else: if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']): if i-2 >= 0: if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) else: j = i-3 while j >= 0: if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']): a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount'] a_column.append(a) b_column.append(b) break j -= 1 else: a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount'] b = None a_column.append(a) b_column.append(b) else: a_column.append(None) b_column.append(None) # 将结果保存到数据库 with engine.connect() as conn, conn.begin(): for i in range(len(df)): conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date'])) # 关闭连接 engine.dispose() 有5000个表格，使用多线程，线程池

可以使用Python内置的`concurrent.futures`模块实现多线程处理。具体实现可以参考以下代码：

import concurrent.futures

def process_table(table_name):
    table_name_quoted = '' + table_name + ''

    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        a_column = conn.execute("SHOW COLUMNS FROM " + table_name_quoted + " LIKE 'a'").fetchone()
        if a_column is None:
            conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN a DECIMAL(10,2)")
            conn.execute("ALTER TABLE " + table_name_quoted + " ADD COLUMN b DECIMAL(10,2)")

    query = "SELECT trade_date, net_mf_amount FROM " + table_name_quoted + " ORDER BY trade_date DESC"
    df = pd.read_sql_query(query, engine)

    a_column = []
    b_column = []
    for i in range(len(df)):
        if i == 0:
            a_column.append(None)
            b_column.append(None)
        else:
            if pd.notnull(df.iloc[i]['net_mf_amount']) and pd.notnull(df.iloc[i-1]['net_mf_amount']):
                if i-2 >= 0:
                    if pd.notnull(df.iloc[i-2]['net_mf_amount']):
                        a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                        b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-2]['net_mf_amount']
                        a_column.append(a)
                        b_column.append(b)
                    else:
                        j = i-3
                        while j >= 0:
                            if pd.notnull(df.iloc[j]['net_mf_amount']):
                                a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                                b = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[j]['net_mf_amount']
                                a_column.append(a)
                                b_column.append(b)
                                break
                            j -= 1
                else:
                    a = df.iloc[i]['net_mf_amount'] - df.iloc[i-1]['net_mf_amount']
                    b = None
                    a_column.append(a)
                    b_column.append(b)
            else:
                a_column.append(None)
                b_column.append(None)

    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        for i in range(len(df)):
            conn.execute("UPDATE " + table_name_quoted + " SET a=%s, b=%s WHERE trade_date=%s", (a_column[i], b_column[i], df.iloc[i]['trade_date']))

    print("Processed table:", table_name)

if __name__ == '__main__':
    engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/database')
    with engine.connect() as conn, conn.begin():
        tables = conn.execute("SHOW TABLES").fetchall()

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        executor.map(process_table, [table[0] for table in tables])

    engine.dispose()

在`main`函数中，首先获取所有表格的名称，然后使用`ThreadPoolExecutor`创建一个最大线程数为10的线程池。使用`map`方法将`process_table`函数和表格名称列表传入，线程池会自动分配任务并执行。每个线程都会执行`process_table`函数，对一张表格进行处理。

在`process_table`函数中，首先检查是否存在名为'a'的列，如果不存在则添加'a'和'b'列。然后从数据库中查询数据到`DataFrame`中，并对每一行数据计算'a'和'b'列的值。最后将结果更新到数据库中。每个线程在处理完一张表格后，会输出一条信息，表示该表格处理完成。

sqlalchemy.pool.QueuePool如何实例化oracle数据库

要实例化一个 Oracle 数据库的 `QueuePool`，你需要使用 SQLAlchemy 的 `create_engine` 函数，并将适当的连接字符串和其他参数传递给它。以下是一个示例：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.pool import QueuePool

# 连接字符串示例
# 'oracle+cx_oracle://<username>:<password>@<host>:<port>/<sid>'
# 或者使用服务名：
# 'oracle+cx_oracle://<username>:<password>@<host>:<port>/<service_name>'
# 具体连接字符串取决于你的 Oracle 数据库配置

connection_string = 'oracle+cx_oracle://username:password@host:port/sid_or_service_name'

# 创建数据库引擎
engine = create_engine(
    connection_string,
    poolclass=QueuePool,
    pool_size=5,  # 指定连接池大小，根据需要调整
    max_overflow=10,  # 允许的最大连接数，超过连接池大小时创建新连接
    pool_recycle=3600,  # 连接在多长时间后被回收（以秒为单位），默认为 -1（禁用回收）
    echo=True  # 是否打印 SQL 语句及其他调试信息
)

# 通过 engine 进行数据库操作
with engine.connect() as conn:
    result = conn.execute("SELECT * FROM table")
    for row in result:
        print(row)

请注意，上述示例中的连接字符串是一个占位符。你需要替换 `<username>`, `<password>`, `<host>`, `<port>`, `<sid_or_service_name>` 为实际的数据库信息。

此外，你还可以根据需要调整连接池的其他参数，如 `pool_size`, `max_overflow`, `pool_recycle` 等。