主要用到的库有xlrd和pymysql, 注意pymysql不支持python3 篇幅有限,只针对主要操作进行说明 连接数据库 首先pymysql需要连接数据库,我这里连接的是本地数据库(数据库叫lds714610). conn = connect( host='localhost', port=3306, database='lds714610', user='root', charset='utf8') # 主要通过cursor来对数据库进行查询,插入等一系列操作 cursor = conn

 安装好MySQL和Navicat 8 for MySQL 通过Navicat 8 for MySQL创建数据库test. 2 在数据库test上创建测试数据表student(主键ID,姓名,年龄,学号): create table student (   id int   not null  primary key,    name varchar(50) not null,    age int,    xuehao varchar(20)) 3 创建测试数据txt文件student.txt

首先打开命令窗口,输入命令:mysql -h localhost -u selffabu -p 连接成功后,进行下面的操作 MySQL中导出CSV格式数据的SQL语句样本如下: select * from test_info into outfile '/tmp/test.csv' fields terminated by ',' optionally enclosed by '"' escaped by '"' lines terminated by '\r\n'; select *

SXSSF是XSSF API的兼容流式扩展,在必须生成非常大的电子表格.并且堆空间有限时使用. SXSSF通过限制对滑动窗口内数据的访问实现低内存占用,而XSSF允许访问文档中的所有行. 不在窗口中的数据将变得不可访问,因为它们已经被写入磁盘. 一.SXSSF流式API 首先看一下官方文档的说明. https://poi.apache.org/components/spreadsheet/how-to.html#sxssf SXSSF是XSSF API的兼容流式扩展,在必须生成非常大的电子表格.

数据样本 103252765-|--|-stephanie_mt@hotmail.com-|-o/35+nGaNEU=-|-ion|-- 其中|为分隔符,每行的换行符\n mysql -uroot MariaDB [(none)]> use test; MariaDB [license]> load data local infile 'e:/export.sql' into table user fields terminated by '|' lines terminated by '\n

HttpRequests.py #-*- coding:utf-8 -*- import requests class HttpRequests(): def http_requests(self,url,params,http_mothed,cookies=None): if http_mothed=='get': res=requests.get(url,params,cookies=cookies) return res else: res=requests.post(url,params

使用python语言实现Excel 表格中的数据读取,需要用到xlrd.py模块,实现程序如下: import xlrd #导入xlrd模块 class ExcelData(): def __init__(self,data_path,sheetname): self.data_path = data_path # excle表格路径,需传入绝对路径 self.sheetname = sheetname # excle表格内sheet名 self.data = xlrd.open_workboo

1.使用dual配合connect by level create table BigTable as select rownum as id from dual connect by level <= 100000; 但是有connect by level有上限,如果超出上限,系统会报,"connect by level"内存不足,我试过1000000万数据可以,但是再多就不行了. 2. 使用xmltable,"CONNECT BY 操作内存不足,10g开始支持XML

今天需要将一个含有1000万条数据的文本内容插入到数据库表中,最初自然想到的是使用Insertinto '表名'values(),(),()...这种插入方式,但是发现这种方式对1000万条数据量的情况,明显效率低下,于是选用了直接将文本内容导入数据表的方法: LOADDATA LOCAL INFILE '/home/xyw/result.txt' INTO TABLEdomainlib_tmp(domain); 这种方式可以将本地的数据文件'result.txt'直接导入到domainlib_

Github Link 需求 现有2000+文件夹,每个文件夹下有若干excel文件,现在要将这些excel文件中的数据导入mysql. 每个excel文件的第一行是无效数据. 除了excel文件中已有的数据,还要添加一列,名为“at_company”,值为821. 流程 (1)获取excel文件列表,并根据excel文件名确定之后需要创建的table名: (2)连接mysql (3)创建table (4)插入数据 (5)断开连接 依赖模块 1. xlrd # to read excel fil

python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图 # coding=utf-8 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import ( AreaChart, Reference ) import MySQLdb class GaokaoExport(object): def __init__(self): self.wb = load_workbook('./static/t

项目背景 数据来源:所有数据均为外部导入,最大数据量在10w+ 输出数据:导出经过业务处理之后的数据 使用框架:fastadmin 涉及的问题: 1.数据读取 2.数据保存 使用数据:10w+ 解决方案: 方案一:直接利用框架提供的功能导入Excel数据 结果:一分钟之后超时,最终执行完成时间在3分钟左右 分析:其中数据读取和数据保存(使用模型批量保存拆分为100,1000,10000)都十分耗时,而且在超时之后,系统其它功能无法响应. 可行性:不可行 方案二:将Excel数据换成csv格式 结

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

方法一 php教程用mysql的命令和shell select * into outfile './bestlovesky.xls' from bestlovesky where 1 order by id desc  limit 0, 50; 方法二 把bestlovesky.xls以文本方式打开,然后另存为,在编码选择ansi编码,保存 echo "select id,name from bestlovesky where 1 order by id desc limit 0, 50;&qu

在网络上有不较多的方法,在此介绍我已经验证的方法. 方法一.利用EXCEL表本身的功能生成SQL代码 ①.先在“phpmyadmin”中建立数据库与表(数据库:excel,数据表:excel01,字段:id,name,sex,professional,address) [创建好的数据表:excel01] ②.把excel数据表中的数据,进行整理.(该表中的数据字段与数据库表中的字段是相对应的) [excel中的数据] ③.将excel中的数据与数据库表中的字段链接起来: 代码如下: =CONCA

Excel连接到MySQL 即使当今时代我们拥有了类似微软水晶报表之类的强大报表工具和其他一些灵活的客户管 理应用工具,众多企业在分析诸如销售统计和收入信息的时候,微软的Excel依然是最常用的工具.这当然不是没有理由的:Excel以其强大丰富的各种功 能,已经成为办公环境中不可或缺的工具. 然而,现在公司正在逐渐地将数据开始存储在远程数据库中,这样可以供企业员工从不同的地方来阅读和修改数据.但是,以前固有的工作流程习惯是很难打破的.当你的老板需要从远端使用Excel以饼图的形势来看一下最近的销

这是上一篇文章的优化版本,相较于一条一条的执行sql语句,本文中,将excel中所有的数据先写到list列表中 在通过函数 cursor.executemany(sql, list) 一次性写入到数据库中 import pymysql import xlrd ''' 连接数据库 args:db_name(数据库名称) returns:db ''' def mysql_link(de_name): try: db = pymysql.connect(host="127.0.0.1", u

mysql快速导入5000万条数据过程记录(LOAD DATA INFILE方式) 首先将要导入的数据文件top5000W.txt放入到数据库数据目录/var/local/mysql/data/${db_name}/ 下,并确保导入用户拥有这个txt文件的权限,否则会报Error 13错误 1.${table_name}换myisam,我们的场景对事务没啥要求,innodb引擎速度太慢了,原来导入12个小时都没导完2.导入前修改参数和禁止索引更新mysql> SET SESSION BULK_I

从毕业到现在第一次接触到超过30万条数据导入MySQL的场景(有点low),就是在顺丰公司接入我司EMM产品时需要将AD中的员工数据导入MySQL中,因此楼主负责的模块connector就派上了用场.在楼主的努力下,线上数据同步代码经历了从最初的将近16个小时(并且还出现其他问题这些问题,等后面慢慢细说),到最终25分钟的性能优化. 打个广告,楼主自己造的轮子,感兴趣的请点https://github.com/haifeiWu/lightconf 代码直接Jenkins打包上线 楼主负责的con

转载自:http://blog.163.com/dielianjun@126/blog/static/164250113201042310181431/ 在网络上有不较多的方法,在此介绍我已经验证的方法. 方法一.利用EXCEL表本身的功能生成SQL代码 ①.先在“phpmyadmin”中建立数据库与表(数据库:excel,数据表:excel01,字段:id,name,sex,professional,address) [创建好的数据表:excel01]   ②.把excel数据表中的数据,进行

1.截取 65534条数据,进行分sheet,然后1个sheet导入一张表,最后进行整合! 2.采用TXT导入方式,TXT的导入暂时没发现限制的数据条数,下午用TXT导入74万条数据成功 3.如果遇到log型的日志导入MySQL,可以直接复制成TXT,然后利用分隔符加上表头进行导入​