python mysql遍历每个表格中根据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，并且保存

好的，根据你的需求，我们可以使用Python中的`pymysql`库来实现遍历MySQL中的多个表格，并对每个表格执行数据处理操作。

以下是实现的代码示例：

import pymysql
import pandas as pd

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='test_db')

# 获取MySQL中的表格列表
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SHOW TABLES")
tables = [table[0] for table in cursor.fetchall()]

# 循环遍历每个表格，并对每个表格进行数据处理
for table_name in tables:
    # 读取数据源
    query = f"SELECT * FROM {table_name} ORDER BY trade_date DESC"
    df = pd.read_sql_query(query, conn)
    
    # 计算a列的值
    df['a'] = df['net_mf_amount'].shift(1) - df['net_mf_amount']
    
    # 保存结果
    df.to_sql(name=table_name, con=conn, if_exists='replace', index=False)

# 关闭数据库连接
conn.close()

print("所有表格处理完成！")

这段代码中，首先连接MySQL数据库，然后获取MySQL中的表格列表。接着，循环遍历每个表格，执行数据处理操作。具体操作包括：读取数据源、计算a列的值、将结果保存回数据库。最后关闭数据库连接，输出提示信息。

需要注意的是，由于MySQL的并发限制，如果表格数量过多或者数据量过大，可能会导致程序执行缓慢或者出现异常。为了提高程序的效率和稳定性，可以考虑使用连接池、分批处理等技术。同时，为了避免出现死锁等问题，还需要对数据库操作进行合理的事务管理。