Python高效处理3万条数据：连接MySQL只需几秒

在当今的工作环境中，处理大量数据是一项常见的挑战，特别是在需要整合、去重和格式化输出的情况下。传统的Excel工具往往效率低下且易出错。本文介绍了一种高效的方法，即使用Python编程语言与MySQL数据库配合，来处理超过3万条数据，实现了在几秒钟内完成复杂任务。 首先，文章的应用场景明确指出，Python作为一个强大的IT工具，可以显著提高数据处理速度和准确性。以17个txt文本文件作为数据源，Python利用pymysql库连接到本地MySQL数据库，创建了一个名为qq的表，该表包含id（主键）和qq（字符串类型）两列。作者的目标是开发一个可执行的小程序，用户只需双击，即可自动读取txt文件中的数据并将其插入到数据库中。 代码的核心部分包括： 1. 数据连接与表创建：通过pymysql库连接MySQL服务器，设置正确的主机名、用户名、密码和数据库名。创建表结构，确保id字段自动递增，qq字段用于存储数据。 2. 文件操作与数据读取：使用os库遍历指定文件夹下的所有.txt文件。对于每一行数据，逐行读取并跳过表头（next(f)）。然后，使用for循环逐行读取数据，每行构造SQL插入语句（%s是占位符，表示后续的参数）。 3. 执行SQL插入：使用cur.execute()执行SQL插入语句，将读取到的qq字段值插入数据库。同时，记录并打印插入数据的数量。 4. 事务管理：通过conn.commit()确保每次插入操作都保存到数据库，提高数据的一致性。 通过这种方式，作者展示了Python如何简化繁琐的数据处理工作，尤其是在面对大量数据时，对比Excel手动操作，Python的自动化处理能力明显提升。打包成exe程序后，用户无需编码知识即可轻松执行，大大节省了时间和人力成本。此外，这种方法也适用于其他类似的数据处理场景，具有很好的通用性和扩展性。