Python数据插入数据库全解析及示例

本文档主要介绍了如何使用Python语言将数据插入数据库，重点讲解了在Python中利用pandas和pymysql库操作数据库的基本步骤。首先，你需要熟悉Python的数据处理工具pandas，它在这里被用来读取Excel文件中的数据。数据源是名为"catering_sale.xls"的Excel文件，通过`pd.read_excel()`函数读取。 接下来，作者展示了如何通过pymysql库与MySQL数据库建立连接。连接参数包括数据库服务器地址（'localhost'）、用户名（'root'）、密码（'1234'）以及数据库名（'python_analysis'）。如果数据库不存在，这段代码尝试创建一个名为"catering_sale"的新表，其中包含三个字段：'num'（整数类型，作为主键）、'date'（日期时间类型）和'sale'（浮点数类型）。 插入数据的部分，作者使用了预编译的SQL语句（'insert into catering_sale...'），并使用循环逐行读取数据框（DataFrame）中的值。为了适应SQL的输入格式，数值型数据（如'int'和'float'）需要转换为相应的字符串类型。这里的查询语句`query`通过`%s`占位符接收动态传入的参数，提高了代码的可复用性和安全性。 执行完插入操作后，确保对游标对象（cursor）调用`close()`方法来关闭，接着调用`db.commit()`提交事务，最后关闭整个数据库连接。为了验证数据是否成功写入，建议在每次操作后检查数据库的状态。 如果需要在数据库中进行频繁的插入操作，或者处理大量数据，还可以考虑使用批量插入、多线程或连接池等优化方式，以提高性能和资源管理效率。此外，本文提供的代码示例适用于特定的数据库环境和数据格式，实际应用时可能需要根据具体需求调整连接参数、表结构或数据处理逻辑。