[教程]掌握Python逐行写入数据库的秘诀：高效、简洁，轻松实现数据批量导入！

在Python中，将数据逐行写入数据库是一项常见的任务。无论是从CSV文件读取数据还是从其他数据源获取数据，掌握高效、简洁的逐行写入方法对于提高工作效率至关重要。以下是一些实现数据批量导入的秘诀，旨在...

在Python中，将数据逐行写入数据库是一项常见的任务。无论是从CSV文件读取数据还是从其他数据源获取数据，掌握高效、简洁的逐行写入方法对于提高工作效率至关重要。以下是一些实现数据批量导入的秘诀，旨在帮助您轻松实现这一目标。

1. 选择合适的数据库和库

首先，您需要选择一个合适的数据库，如SQLite、MySQL、PostgreSQL或MongoDB等。根据所选数据库，您需要安装相应的Python库，例如：

• sqlite3：用于SQLite数据库
• pymysql：用于MySQL数据库
• psycopg2：用于PostgreSQL数据库
• pymongo：用于MongoDB数据库

2. 使用连接和游标

在Python中，使用数据库连接和游标是逐行写入数据的基础。以下是一个使用sqlite3库的示例：

import sqlite3
# 连接到SQLite数据库
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data (id INTEGER PRIMARY KEY, value TEXT)''')
# 准备数据
data = [ ('1', 'value1'), ('2', 'value2'), ('3', 'value3'),
]
# 逐行写入数据
for row in data: cursor.execute('INSERT INTO data (id, value) VALUES (?, ?)', row)
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

3. 使用批量插入

为了提高效率，您可以使用批量插入来减少数据库操作次数。以下是一个使用executemany方法的示例：

# 批量插入数据
cursor.executemany('INSERT INTO data (id, value) VALUES (?, ?)', data)
conn.commit()

4. 处理异常

在实际应用中，可能会遇到各种异常情况，如数据库连接失败、SQL语法错误等。使用try-except语句可以有效地处理这些异常：

try: cursor.execute('INSERT INTO data (id, value) VALUES (?, ?)', row) conn.commit()
except sqlite3.Error as e: print(f"An error occurred: {e.args[0]}") conn.rollback()

5. 使用生成器

如果您需要从文件或其他数据源逐行读取数据，可以使用生成器来简化代码。以下是一个从CSV文件读取数据的生成器示例：

import csv
def read_data(filename): with open(filename, 'r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: yield row
# 使用生成器逐行写入数据
for row in read_data('data.csv'): cursor.execute('INSERT INTO data (id, value) VALUES (?, ?)', row) conn.commit()

6. 使用异步编程

如果您需要处理大量数据，可以使用异步编程来提高效率。以下是一个使用asyncio和aiomysql的示例：

import asyncio
import aiomysql
async def insert_data(pool, row): async with pool.acquire() as conn: async with conn.cursor() as cursor: await cursor.execute('INSERT INTO data (id, value) VALUES (?, ?)', row)
async def main(): pool = await aiomysql.create_pool(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='password', db='example', loop=loop) data = [ ('1', 'value1'), ('2', 'value2'), ('3', 'value3'), ] await asyncio.gather(*(insert_data(pool, row) for row in data))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

通过以上方法，您可以轻松地在Python中实现数据批量导入，提高工作效率。希望这些秘诀能帮助您更好地处理数据库操作。