pandas数据保存至Mysql数据库

pandas数据保存至Mysql数据库　

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
host = '127.0.0.1'
port = 3306
db = 'test'
user = 'root'
password = '********'
engine = create_engine(str(r'mysql mysqldb://%s:' '%s' '@%s/%s') % (user, password,
host, db))
try:
   df = pd.DataFrame([[1,'x'],[2,'y']],columns=list('ab'))
   df.to_sql('test1',con=engine,if_exists='replace',index=False)
except Exception as e:
   print(e)

to_sql参数

参数：

name  ： string SQL表的名称。 con  ： sqlalchemy.engine.Engine或sqlite3.Connection 使用SQLAlchemy可以使用该库支持的任何数据库。为sqlite3.Connection对象提供了旧版支持。 schema  ： string，optional 指定模式（如果数据库flavor支持此模式）。如果为None，请使用默认架构。 if_exists  ： {'fail'，'replace'，'append'}，默认'fail' 如果表已存在，如何表现。 失败：引发ValueError。 replace：在插入新值之前删除表。 append：将新值插入现有表。 index  ： bool，默认为True 将DataFrame索引写为列。使用index_label作为表中的列名。 index_label  ： 字符串或序列，默认为None 索引列的列标签。如果给出None（默认值）且 index为True，则使用索引名称。如果DataFrame使用MultiIndex，则应该给出一个序列。 chunksize  ： int，可选 行将一次批量写入此大小。默认情况下，所有行都将立即写入。 dtype  ： dict，可选 指定列的数据类型。键应该是列名，值应该是SQLAlchemy类型或sqlite3传统模式的字符串。 方法  ： {无，'多'，可调用}，默认无 控制使用的SQL插入子句： 无：使用标准SQL INSERT子句（每行一个）。 'multi'：在单个INSERT子句中传递多个值。 可以签名。(pd_table, conn, keys, data_iter) 可以在插入方法部分中找到详细信息和示例可调用实现。 版本0.24.0中的新功能。

举：

ValueError异常 当表已经存在且if_exists为'fail'时（默认值）。

参考链接：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_sql.html

应用场景

1建立tcp一次长连接，发送数据端：每隔5s发送一次json数据，接受数据端：接收数据，进行数据处理，存储数据

server

import socket
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

sk = socket.socket()

sk.bind(('127.0.0.1',8000))

sk.listen(2)

con,addr = sk.accept()
# print(addr,con)
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:@127.0.0.1:3306/db1')
while True:
    msg = con.recv(8048).decode()

    df = pd.read_json(msg,dtype={'code':'str'})
    # 删除parentId列
    df.drop(['parentId'],axis=1,inplace=True)
    # 修改id为cid
    df1 = df.rename(columns={'id':'cid'})
    # print(df1)
    try:
       # df = pd.DataFrame([[1,'x'],[2,'y']],columns=list('ab'))
       df1.to_sql('test1',con=engine,if_exists='append',index=False)
    except Exception as e:
        print(e)

client

import socket
import time
import re
import requests
import json
import pandas as pd

sk = socket.socket()
sk.connect(('127.0.0.1',8000))
url = 'https://www.lagou.com/lbs/getAllCitySearchLabels.json'
heards = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3452.0 Safari/537.36'
}
cont = requests.get(url=url, headers=heards).text
while True:
    cont1 = re.findall('\[.+?\]', cont)
    for i in cont1:
        sk.send(i.encode('utf8'))
        time.sleep(5)