Python高效处理3万条数据：从写入到去重、导出

"本文主要介绍如何使用Python高效处理大量数据，包括数据写入MySQL数据库、数据去重和数据导出。以3万多条数据为例，通过Python脚本实现了自动化操作，显著提高了工作效率。" 在现代数据处理场景中，面对海量数据，传统工具如Excel往往难以胜任，效率低且容易出错。Python作为一种强大的编程语言，因其丰富的数据处理库和简洁的语法，成为处理大数据的首选工具。本文以处理3万多条数据为例，展示了Python在数据处理方面的强大性能。 首先，数据写入部分使用了Python的`pymysql`库来连接和操作MySQL数据库。`pymysql.connect()`函数用于建立数据库连接，参数包括数据库服务器地址、用户名、密码、数据库名以及字符编码。接着，创建游标对象`cur`以便执行SQL命令。然后，通过`cur.execute()`执行创建表的SQL语句，这里创建了一个简单的`qq`表，包含`id`（自增主键）和`qq`两个字段。`conn.commit()`用于提交事务，确保数据成功写入。接下来，使用`os`库获取当前工作目录下的所有txt文件，对每个文件逐行读取内容，插入到数据库中。`open()`函数用于打开文件，`for line in f:`遍历文件每一行，`insert into`语句将数据插入表中。最后关闭文件和数据库连接。 数据去重通常涉及到检查和删除重复的记录。在Python中，可以使用`pandas`库的`drop_duplicates()`函数来实现。假设我们已经将数据加载到一个名为`df`的DataFrame中，只需一行代码`df.drop_duplicates(inplace=True)`即可去除重复行。如果需要基于特定列去重，可以指定`subset`参数，如`df.drop_duplicates(subset=['qq'], inplace=True)`。 数据导出通常是指将处理后的数据保存成文件，例如CSV或Excel格式。使用`pandas`，可以使用`to_csv()`或`to_excel()`函数。例如，`df.to_csv('output.csv', index=False)`将保存DataFrame为CSV文件，`index=False`表示不保存索引列。对于Excel格式，需要安装`openpyxl`库，`df.to_excel('output.xlsx', index=False)`则会保存为Excel文件。 此外，文章提到了使用`pyinstaller`将Python脚本打包成可执行文件，这便于在没有Python环境的计算机上直接运行。`pyinstaller`是一个命令行工具，通过`pyinstaller your_script.py`命令可以将Python脚本转换为独立的可执行程序。 总结来说，Python结合`pymysql`、`os`、`pandas`等库，能够高效地处理大量数据，包括快速写入数据库、去重和导出数据。这种自动化处理方式极大地提升了工作效率，使得原本可能需要花费大量时间的任务在短短几秒内就能完成。对于需要处理大量数据的场景，学习和应用这些Python技巧是十分必要的。