Chèn nhiều hàng cùng một lúc với Python và MySQL – python chèn nhiều hàng vào máy chủ sql

Bạn đang xem : python chèn nhiều hàng vào máy chủ sql

Nhiều thao tác chèn SQL cùng lúc với Python có thể được thực hiện theo một số cách khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào của bạn và dự kiến đầu ra.

Bạn cũng có thể kiểm tra:

Chèn nhiều SQL với PyMySQL

Tùy chọn đầu tiên có thể lưu ý là sử dụng PyMySQL và cursor.execute đọc danh sách các bộ giá trị:

  nhập pymysql

con = pymysql.connect (host = "localhost", user = "myuser", passwd = "mypass", db = "test")
con trỏ = con.cursor ()

value_to_insert = [(1, 2, 'a'), (3, 4, 'b'), (5, 6, 'c')]
query = "INSERT INTO tab (col1, col2, col3) VALUES" + ",". join ("(% s,% s,% s)" cho _ trong giá trị_to_insert)
flatzed_values ​​= [mục cho danh sách phụ trong giá trị_to_insert cho mục trong danh sách phụ]
cursor.execute (truy vấn, giá trị phẳng)

con.commit ()
 

Trong ví dụ này, chúng tôi đang kết nối với MySQL bằng các cài đặt được hiển thị trong đoạn mã trên. Sau đó, chúng tôi xây dựng chèn từ danh sách các bộ giá trị. Mã phức tạp là:

  flatned_values ​​= [item cho danh sách con trong giá trị_to_insert cho item trong danh sách phụ]
cursor.execute (truy vấn, giá trị phẳng)
 

sẽ tạo ra các giá trị cho phần chèn. Bằng cách sử dụng khả năng hiểu danh sách, chúng tôi đang xây dựng các giá trị chèn:

  • giá trị phẳng – & lt; class 'list' & gt ;: [1, 2, 'a', 3, 4, 'b', 5, 6, 'c']
  • query – 'INSERT INTO tab (col1, col2, col3) VALUES (% s,% s,% s), (% s,% s,% s), (% s,% s,% s) '

Chèn nhiều SQL từ bản đồ với gấu trúc

Một tùy chọn khác để chèn dữ liệu từ từ điển bằng gấu trúc và trăn được hiển thị bên dưới:

  nhập gấu trúc dưới dạng pd
nhập pymysql

con = pymysql.connect (host = "localhost", user = "myuser", passwd = "mypass", db = "test")
con trỏ = con.cursor ()

df = pd.DataFrame (mydict)
val_to_insert = df.values.tolist ()

cursor.executemany ("chèn vào tab (col1, col2, col3) giá trị (% s,% s,% s)",
                   val_to_insert)

con.commit ()
con.close ()
 

trong ví dụ này, chúng tôi đang sử dụng các giá trị khung dữ liệu gấu trúc để liệt kê nhằm chèn giá trị vào sản phẩm.

Xem Thêm  So sánh chuỗi trong C++ (strcmp, strncmp) - chuoi c++

Tạo chèn SQL từ dữ liệu csv

Nếu bạn cần chèn nhiều hàng cùng một lúc với Python và MySQL, bạn có thể sử dụng gấu trúc để giải quyết vấn đề này trong vài dòng. Giả sử rằng dữ liệu đầu vào của bạn nằm trong tệp CSV và bạn mong đợi đầu ra dưới dạng chèn SQL.

  CHÈN VÀO tab (`col1`,` col2`, `col3`)
CÁC GIÁ TRỊ (1,2,1), (1,2,2), (1,2,3);
 

Cũng giả sử rằng bạn muốn chèn 5 hàng cùng một lúc để đọc tệp csv của mình. Đây là dữ liệu csv mẫu:

  col1, col2, col3
1,2,1
1,2,2
1,2,3
 

Dưới đây, bạn có thể tìm thấy mã sẽ đọc dữ liệu csv, chia nhỏ dữ liệu theo 5 và tạo các đoạn chèn SQL:

  nhập gấu trúc dưới dạng pd

df = pd.read_csv ("/ home / user / Downloads / 1.csv", sep = ',')
cols = str (df.columns.values.tolist ()). Replace ('[', '') .replace (']', '') .replace ('\' ',' '')

cho tôi trong phạm vi (1, df.shape [0], 5):
    giá trị = str (df.iloc [i: i + 5] .values.tolist ()). thay thế ('[', '(') .replace (']', ')'). thay thế ('((' , '(').thay thế('))', ')')
    print ("chèn vào% s (% s) giá trị% s;"% ("tab", cols, giá trị))
 

Và bây giờ là một số giải thích về mã:

  df = pd.read_csv ("/ home / user / Downloads / 1.csv", sep = ',')
 

sẽ đọc tệp csv với đường dẫn: “/home/user/Downloads/1.csv” và dấu phân tách: ‘,’ – có tính đến các tiêu đề của tệp CSV. Cuối cùng, dữ liệu sẽ được tải dưới dạng khung dữ liệu gấu trúc.

  cols = str (df.columns.values.tolist ()). Replace ('[', '') .replace (']', '') .replace ( '\' ',' '')
 

đoạn mã cuối cùng sẽ đọc các tiêu đề từ định dạng CSV / dataframe sẽ được sử dụng cho các cột chèn. Ngoài ra còn có định dạng thẩm mỹ để tạo cú pháp giống SQL.

  cho tôi trong phạm vi (1, df.shape [0], 5):
    giá trị = str (df.iloc [i: i + 5] .values.tolist ()). thay thế ('[', '(') .replace (']', ')'). thay thế ('((' , '(').thay thế('))', ')')
 

Bây giờ đã đến lúc đọc các hàng từ khung dữ liệu trên mỗi khối là 5. Chúng tôi đang sử dụng iloc để định vị các khối. Bạn có thể thay đổi giá trị này thành một giá trị nào đó phù hợp nhất với nhu cầu của bạn. Và một lần nữa một số định dạng để đáp ứng cú pháp MySQL đã được thực hiện.

Xem Thêm  Kiểu CSS cho Bảng - css sang bảng html

Bước cuối cùng là in kết quả trên bảng điều khiển. Một tùy chọn khác là lưu thông tin này trong một tệp SQL. Giải pháp khả thi cho python 3 sẽ là:

 với mở (tên tệp, 'a') như sau:
    out.write (sql_insert + '\ n')
 


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề python chèn nhiều hàng vào máy chủ sql

How to Use PYODBC With SQL Servers in Python

  • Tác giả: Sigma Coding
  • Ngày đăng: 2019-05-14
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 3313 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: We’ve worked with databases in previous videos, but we haven’t explored how to connect to a wide variety of data sources using the pyodbc library. With this library, we can connect to SQL servers, Access databases, and even Excel workbooks. In this video, we will explore how to connect to an SQL server and how to insert data into a database.

    Video Resources:
    ————————————————–
    Resource: GitHub File
    Link: https://github.com/areed1192/sigma_coding_youtube/tree/master/python/python-pyodbc/pyodbc%20SQL%20Server.py

    Resource: Downloads Excel Driver
    Link: https://www.microsoft.com/en-US/download/details.aspx?id=13255

    Resource: Downloads SQL Driver
    Link: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/connect/odbc/windows/system-requirements-installation-and-driver-files

    Resource: Microsoft Setup PYODBC
    Link: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/connect/python/pyodbc

    Resources:
    ————————————————–
    Facebook Page: https://www.facebook.com/codingsigma
    Facebook Group: https://www.facebook.com/groups/sigmacoding
    GitHub Sigma Coding: https://github.com/areed1192/sigma_coding_youtube

    Support Sigma Coding:
    ————————————————–
    Patreon: https://patreon.com/sigmacoding
    Amazon Associates: https://amzn.to/3bsTI5P **

    Related Topics:
    ————————————————–
    Title: How to Use PYODBC With Access Databases in Python
    Link: https://youtu.be/FN_ukEXnfzA

    Title: How to Use PYODBC With Excel Workbooks in Python
    Link: https://youtu.be/kzxfVj0Q93k

    Title: How to Use PYODBC With SQL Servers in Python
    Link: https://youtu.be/eDXX5evRgQw

    **Amazon Associates Disclosure:
    ————————————————–
    I am a participant in the Amazon Services LLC Associates Program, an affiliate advertising program designed to provide a means for sites to earn advertising fees by advertising and linking to Amazon.com. One of the ways I support the channel is by using Amazon Associates to earn fees on purchases you make. That means when you use the link above, it will track any purchases made from that link and give a small portion of it to the Sigma Coding. I love this approach because it allows you to do what you’re already doing (shopping) but also helps support the channels you care about. Also, it makes it where I can invest that revenue to help improve and grow the channel.

    Tags:
    ————————————————–
    PYODBC Python SQL

Chèn nhiều hàng trong SQL

  • Tác giả: vi.pays-tarusate.org
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 1909 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Tôi muốn chèn nhiều hàng trong một bảng. Làm cách nào tôi có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng một câu lệnh chèn?

Cài đặt môi trường MySQL

  • Tác giả: hiepsiit.net
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 8260 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm:

Chèn nhiều hàng trong mysql

  • Tác giả: qastack.vn
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 7390 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: [Tìm thấy giải pháp!] INSERTcâu lệnh sử dụng VALUEScú pháp có thể chèn nhiều hàng. Để làm điều này, bao…

Ứng dụng của Python vào các lĩnh vực trong thực tế

  • Tác giả: itguru.vn
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 9104 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Ứng dụng của Python được biết đến một cách phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ khoa học dữ liệu đến tự động hóa và nhiều lĩnh vực khác

Thêm gói Python vào SQL Server 2017

  • Tác giả: helpex.vn
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 8833 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: SQL Server 2017 cho phép sử dụng các tập lệnh Python được gọi là tập lệnh bên ngoài. SQL Server đi kèm với một số gói Python theo mặc định. Hôm nay, tôi muốn nói về việc thêm các gói Python…

Kết nối MySQL với Python

  • Tác giả: laptrinhtudau.com
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 9993 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Kết nối MySQL với Python – Lập Trình Từ Đầu c MySQL trong Python

Xem thêm các bài viết khác thuộc chuyên mục: Kiến thức lập trình

Xem Thêm  CAST và CHUYỂN ĐỔI (Transact-SQL) - SQL Server - chuyển đổi máy chủ date 112 sql