python-自动判断数据类型,并将数据导入到MySQL中
来源:SegmentFault
2023-02-24 21:13:05
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小伙伴们有没有觉得学习数据库很有意思?有意思就对了!今天就给大家带来《python-自动判断数据类型,并将数据导入到MySQL中》,以下内容将会涉及到MySQL、python、pymysql,若是在学习中对其中部分知识点有疑问,或许看了本文就能帮到你!
前言:最近写了一个自动导入mysql中数据表的脚本,后来发现有一个to_sql()函数也可以实现类似的功能,测试了该函数后发现,无法实现对数据类型的自动准确判断。(有可能是我没理解到位,有经验的朋友请指出)不罗嗦,直接放示例文件和代码。
示例文件:

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 23 11:39:34 2020 @author: Ray """ import re import sys import pymysql import logging import argparse import numpy as np import pandas as pd from warnings import filterwarnings #--------------------------------------------------------------------------报错日志-----------------------------------------------------------------------------------------------# logging.basicConfig(filename = 'load.log', level=logging.DEBUG, format = "%(levelname)s %(asctime)s:%(name)s:%(message)s", datefmt = '%Y-%m-%d', filemode = 'w') filterwarnings("error", category = pymysql.Warning) # 捕获mysql错误信息。 #--------------------------------------------------------------------------参数设置-----------------------------------------------------------------------------------------------# parser = argparse.ArgumentParser(description = 'Inofrmation of database table.') parser.add_argument('-data', action = 'store', help = 'Path of data source.', required = True) # 指定数据源或数据地址 parser.add_argument('-database', help = 'Database name.', required = True) # 指定存储得库名 parser.add_argument('-tablename', help = 'Table name.', required = True) # 指定存储的表名 parser.add_argument('-droptable', help = 'If exists table, drop table', required = False, default = False, type = bool) # 如果建表时存在相同表名是否删除 parser.add_argument('-primaryKey', nargs = '+', help = 'PrimaryKey column.(Example format: ID or ID Pos)', required = False, default = None) # 设定的主键 parser.add_argument('-index', nargs = '+', help = 'Index column.(Example format: MAF or MAF Pos)', required = False, default = None) # 指定索引字段(默认为空) parser.add_argument('-index_union', help = 'Pass index_union dictionary.(Example format: MAF-Pos or MAF-Pos,Chrom-Gene)', required = False, default = None) # 指定索引字段(默认为空) parser.add_argument('-host', help = 'Host name.', required = True) # 主机名或IP地址 parser.add_argument('-user', help = 'User name.', required = True) # 用户名 parser.add_argument('-password', help = 'Password', required = True) # 密码 args = parser.parse_args() wide_connect = None wide_cursor = None typeList = [] # 建表语句 priDict = dict() # 定义主键() #--------------------------------------------------------------------------数据导入-----------------------------------------------------------------------------------------------# # 判断原始数据是否含有重复名 with open(args.data, 'r') as data: for line in data: li = line.strip().split('\t') break set_lst = set(li) if len(set_lst) == len(li): pass else: logging.warning("Duplicate column names.") sys.exit() data = pd.read_table(args.data, sep = '\t') if len(data.columsn) 0.5: logging.error("MAF must be less than 0.5") sys.exit() if set(['Gene']).issubset(data.columns): # 如果用户数据有Gene列,判断其格式 for i ,j in zip(data['Gene'], range(len(data['Gene']))): if re.search(':', i) != None: logging.error("The bug in the {} line of Gene column".format(j + 1)) sys.exit() else: continue #--------------------------------------------------------------------------MySQL链接----------------------------------------------------------------------------------------------# wide_connect = pymysql.connect(host = args.host, user = args.user, password = args.password, port = 3306, charset = 'utf8', local_infile = True) # ***loacl_infile允许导入本地文件*** wide_cursor = wide_connect.cursor() #--------------------------------------------------------------------------数据类型-----------------------------------------------------------------------------------------------# # 针对整数型数值定义其格式----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- int_fun = lambda x: 'TINYINT({})'.format(len(str(x))) if -128 = 2]) # 整数位最大长度 d = min([len(i[1]) for i in flo if len(i) >= 2]) # 小数位最大长度 return 'FLOAT ({m}, {d})'.format(m = m + d + 2, d = d + 2) #--------------------------------------------------------------------------建表语句-----------------------------------------------------------------------------------------------# typeList = [] for column in data.columns: # 如果字段是整数型 if data[column].dtypes in [np.dtype('int16'), np.dtype('int32'), np.dtype('int64'), np.dtype('uint16'), np.dtype('uint32'), np.dtype('uint64')]: if -1 in np.sign(data[column]): int_max = data[column].max() # 整数长度 typeList.append("`{}`".format(column) + int_fun(int_max) + "DEFAULT NULL") continue else: int_max = data[column].max() # 整数长度 typeList.append("`{}`".format(column) + int_fun_unsigned(int_max) + "DEFAULT NULL") continue # 如果字段是浮点型 if data[column].dtype in [np.dtype('float16'), np.dtype('float32'), np.dtype('float64')]: typeList.append("`{}`".format(column) + float_fun(column) + "DEFAULT NULL") # 如果字段是文本 else: str_len = max([len(i) for i in data[column] if pd.notnull(i)]) typeList.append("`{}`".format(column) + "VARCHAR({})".format(str_len) + "DEFAULT NULL") # 如果定义了主键,则该字段默认不为空---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- for column, c in zip(data.columns, range(len(data.columns))): if column in args.primaryKey: typeList[c] = typeList[c].replace('DEFAULT NULL', 'NOT NULL') priDict[column] = column #----------------------------------------------------------------------------建表-------------------------------------------------------------------------------------------------# # 指定主键(我们一般定义ID为主键) if args.primaryKey != None: if len(args.primaryKey) == 1: # 如果定义一个键是主键 primaryKey_statement = ["PRIMARY KEY (`{}`)".format(col) for col in data.columns if col in args.primaryKey][0] else: primaryKey_statement = "PRIMARY KEY ({})".format(','.join(['`' + col + '`'for col in data.columns if col in args.primaryKey])) # 指定索引 if args.index != None and args.index_union != None: # 如果创建联合索引,在将args.index中的每个元素单独创建索引的同时,将args.index_union中的每一个元素创建索引 index_statement = ','.join(["KEY `{}` (`{}`)".format(col, col) for col in data.columns if col in args.index]) index_statement = index_statement + ',' + ','.join(["KEY `{}` ({})".format(index, ','.join('`' + k + '`' for k in index.split('-'))) for index in args.index_union.split(',')]) elif args.index != None and args.index_union == None: # 如果不创建联合索引,将self.key中的每个元素创建索引 index_statement = ','.join(["KEY `{}` (`{}`)".format(col, col) for col in data.columns if col in args.index]) elif args.index == None and args.index_union != None: index_statement = ','.join(["KEY `{}` ({})".format(index, ','.join('`' + k + '`' for k in index.split('-'))) for index in args.index_union.split(',')]) # 执行建表语句---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- wide_cursor.execute("USE {};".format(args.database)) # 选择数据库 try: if args.droptable: # 是否删除已经存在的表 wide_cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS {};".format(args.tablename)) except pymysql.Warning: logging.debug("不存在{}表".format(args.tablename)) if 'primaryKey_statement' in dir() and 'index_statement' in dir(): wide_cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `{table_}`(\ {data_demand_statement_},\ {primary_key_},\ {index_statement_}) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;".\ format(table_ = args.tablename, # 表名 data_demand_statement_ = ','.join(typeList), # 字段格式语句 primary_key_ = primaryKey_statement, # 主键语句 index_statement_ = index_statement # 索引语句 ) ) elif 'primaryKey_statement' not in dir() and 'index_statement' in dir(): wide_cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `{table_}`(\ {data_demand_statement_},\ {index_statement_}) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;".\ format(table_ = args.tablename, # 表名 data_demand_statement_ = ','.join(typeList), # 字段格式语句 index_statement_ = index_statement # 索引语句 ) ) elif 'primaryKey_statement' in dir() and 'index_statement' not in dir(): wide_cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `{table_}`(\ {data_demand_statement_},\ {primary_key_}) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;".\ format(table_ = args.tablename, # 表名 data_demand_statement_ = ','.join(typeList), # 字段格式语句 primary_key_ = primaryKey_statement # 索引语句 ) ) else: wide_cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS `{table_}`(\ {data_demand_statement_}) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;".\ format(table_ = args.tablename, # 表名 data_demand_statement_ = ','.join(typeList), # 字段格式语句 ) ) #----------------------------------------------------------------------------存储-------------------------------------------------------------------------------------------------# wide_cursor.execute("USE {}".format(args.database)) # 导入数据表语句------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ try: wide_cursor.execute("LOAD DATA LOCAL INFILE '{}' INTO TABLE {}.{} FIELDS TERMINATED BY '\\t' IGNORE 1 LINES".format(args.data, args.database, args.tablename)) except pymysql.Warning: logging.warning("Duplicate primarikey.") wide_cursor.execute("drop table {}".format(args.tablename)) wide_connect.commit() # 数据提交 wide_cursor.close() # 关闭链接
代码有很多不成熟的地方,大家在使用过程中发现有错误请指出。
在学习的过程中借鉴了这篇文章。(https://blog.csdn.net/weixin_38153458/article/details/85289433?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase)
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《python-自动判断数据类型,并将数据导入到MySQL中》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布数据库相关知识,快来关注吧!
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