pymysql批量写入

可以使用executemany()方法来实现pymysql的批量写入。具体步骤为：

1. 将多条数据放入一个列表中。

2. 定义一个字符串变量，表示要执行的SQL语句。

3. 使用executemany()方法执行SQL语句，将数据列表作为参数传入。

示例代码如下：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    port=3306,
    user='root',
    password='password',
    database='test',
    charset='utf8mb4'
)

# 获取游标
cursor = conn.cursor()

# 数据列表
data = [(1, '张三'), (2, '李四'), (3, '王五'), (4, '赵六')]

# SQL语句
sql = "INSERT INTO `users` (`id`, `name`) VALUES (%s, %s)"

# 批量写入数据
cursor.executemany(sql, data)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

相关问题

pymysql 批量写入

Pymysql是Python的一个MySQL数据库驱动程序，可以方便的连接和操作MySQL数据库。在使用Pymysql进行批量写入时，我们可以通过执行多个INSERT语句的方式来实现。首先，我们需要将所有需要插入的数据存储在一个列表或元组中，然后循环遍历列表或元组，将每个元素作为参数传递给INSERT语句。为了提高效率，我们可以使用executemany()方法，这个方法可以一次性执行多个INSERT语句。使用方法如下：

import pymysql

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 需要插入的数据
data = [
    ('张三', 'male', 18),
    ('李四', 'female', 20),
    ('王五', 'male', 25)
]

# 执行插入操作
sql = "INSERT INTO student(name, gender, age) VALUES (%s, %s, %s)"
cursor.executemany(sql, data)

# 提交事务
conn.commit()

# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

在上面的代码中，我们先创建了一个包含三个元素的data列表，每个元素都是一个包含三个值的元组。然后，我们将INSERT语句定义到sql变量中，使用executemany()方法将sql和data作为参数传递进去，最后提交事务并关闭连接。这样就完成了批量插入操作。使用Pymysql进行批量写入可以大大提高数据处理的效率，是一个非常有用的功能。

可以使用Python的pandas库和MySQL的查询语句来实现按照卡号批量导出数据为Excel文件，并且导出的文件以对应的卡号命名的需求。 以下是大致的代码示例： import pandas as pd import pymysql # MySQL连接配置 host = 'localhost' port = 3306 user = 'root' password = 'password' database = 'mydb' # 连接MySQL conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database) # 查询不重复的卡号列表 sql = "SELECT DISTINCT card_number FROM bank_detail" cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) card_numbers = [row[0] for row in cursor.fetchall()] # 按照卡号导出数据为Excel文件，并以对应卡号命名 for card_number in card_numbers: # 查询数据 sql = f"SELECT * FROM bank_detail WHERE card_number = '{card_number}'" cursor = conn.cursor() cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() # 将数据转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=[i[0] for i in cursor.description]) # 将数据写入Excel文件中 excel_file = f"{card_number}.xlsx" with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer: df.to_excel(writer, index=False) 需要注意的是，因为数据量很大，查询数据和导出Excel文件可能需要较长时间，请耐心等待。另外，以上代码仅供参考，具体实现还需要根据实际情况进行修改。怎么把这个代码改成改成如果导出的文件夹类已存在导出的明细文件怎跳过这个卡号的明细导出否则继续导出

可以在每次导出文件前，先检查该卡号对应的Excel文件是否已经存在于指定的目录中。如果已经存在，则跳过该卡号的导出；否则，继续导出。以下是修改后的代码示例：

import os
import pandas as pd
import pymysql 

# MySQL连接配置
host = 'localhost'
port = 3306
user = 'root'
password = 'password'
database = 'mydb'

# 导出文件目录
export_dir = './export/'

# 连接MySQL
conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)

# 查询不重复的卡号列表
sql = "SELECT DISTINCT card_number FROM bank_detail"
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(sql)
card_numbers = [row[0] for row in cursor.fetchall()]

# 按照卡号导出数据为Excel文件，并以对应卡号命名
for card_number in card_numbers:
    # 检查导出文件是否已存在
    excel_file = f"{export_dir}{card_number}.xlsx"
    if os.path.exists(excel_file):
        print(f"文件 {excel_file} 已存在，跳过导出")
        continue
        
    # 查询数据
    sql = f"SELECT * FROM bank_detail WHERE card_number = '{card_number}'"
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    
    # 将数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=[i[0] for i in cursor.description])
    
    # 将数据写入Excel文件中
    with pd.ExcelWriter(excel_file) as writer:
        df.to_excel(writer, index=False)
    print(f"卡号 {card_number} 导出完成")

# 关闭MySQL连接
conn.close()

需要注意的是，为了实现文件已存在的跳过导出功能，我们需要在导出文件前先检查文件是否已存在。此外，导出文件的目录需要事先指定，否则默认会保存在当前工作目录下。