将本地的txt文件上传到mysql数据库中

博客介绍了将Windows中的txt文件导入MySQL数据库的方法。先把txt文件传入Linux,接着在MySQL创建表,如创建users表,然后查询表,再执行导入命令,设置字符集、分隔符并忽略首行数据,最后进行查询。

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我的数据:

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1: 将windows中的txt文件传入到Linux中 :

2:在mysql中将表创建好 例如:

create table users(
userid int,
time date,
id int,
sex varchar(10),
birthday date,
age int)default charset=utf8;

3:查询 show tables;

在这里插入图片描述

4:执行 load data local infile ‘/opt/users.txt’ into table users character set utf8 fields terminated by ‘,’ ignore 1 lines;

其中character set utf8是设置默认字符为中文, fields terminated by ‘,’ 以,为分隔符,进行切割,ignore 1 lines 忽略第一行数据
在这里插入图片描述

5:查询:

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想了解如何通过Django将本地Excel文件数据上传并导入MySQL数据库。我需要整理一个清晰的步骤,结合之前的引用内容。 首先,根据引用[3]和[4],Django处理文件上传通常涉及创建模型、处理上传的文件、解析Excel数据,然后写入数据库。可能需要用到pandas库来简化Excel的读取,或者使用openpyxl。 第一步,用户需要配置MySQL数据库,确保settings.py中的数据库设置正确。然后创建对应的Django模型,这个模型的结构应该和Excel文件的列对应。 接下来是文件上传部分。根据引用[4],处理上传的文件需要编写视图函数,使用request.FILES获取上传的文件,并保存到服务器的某个目录。这需要注意异常处理,比如文件是否为空,格式是否正确。 然后解析Excel文件。引用[3]提到使用DataConnection.MysqlConnection().insert方法,但具体可能需要使用pandas读取Excel数据,转换为DataFrame,再逐行处理。或者用openpyxl逐行读取,生成对象列表,然后批量插入到数据库。 还需要考虑事务处理,确保数据的一致性。如果中途出错,应该回滚。此外,处理大量数据时,分块读取可以避免内存问题。 另外,引用[2]提到django-admin-export模块,可能用于批量上传,但用户的问题是关于导入,所以可能需要使用自定义的上传视图,而不是admin模块。 最后,测试整个流程,确保文件上传、解析和数据库写入都正常工作,并处理可能出现的错误,如格式错误、数据校验失败等。 需要提醒用户安装必要的库,比如pandas和openpyxl,并注意文件路径和权限问题。同时,前端表单需要设置enctype为multipart/form-data,以支持文件上传。</think>### Django实现Excel文件导入MySQL数据库的步骤 #### 一、环境准备 1. 安装依赖库: ```bash pip install pandas openpyxl django mysqlclient ``` 2. 配置MySQL数据库: ```python # settings.py DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'your_db', 'USER': 'root', 'PASSWORD': 'your_password', 'HOST': 'localhost', 'PORT': '3306' } } ``` #### 二、创建数据模型 ```python # models.py from django.db import models class Employee(models.Model): name = models.CharField(max_length=100) department = models.CharField(max_length=50) salary = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2) ``` #### 三、编写上传视图 ```python # views.py from django.shortcuts import render from django.http import HttpResponse from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt import pandas as pd from .models import Employee @csrf_exempt def upload_excel(request): if request.method == 'POST': try: # 获取上传文件 excel_file = request.FILES['excel_file'] # 使用pandas读取Excel df = pd.read_excel(excel_file, engine='openpyxl') # 批量写入数据库 employees = [ Employee( name=row['姓名'], department=row['部门'], salary=row['薪资'] ) for _, row in df.iterrows() ] Employee.objects.bulk_create(employees) return HttpResponse("成功导入{}条数据".format(len(df))) except Exception as e: return HttpResponse(f"错误:{str(e)}", status=500) return render(request, 'upload.html') ``` #### 四、配置URL路由 ```python # urls.py from django.urls import path from . import views urlpatterns = [ path('upload/', views.upload_excel, name='upload'), ] ``` #### 五、创建上传模板 ```html <!-- templates/upload.html --> <form method="post" enctype="multipart/form-data"> {% csrf_token %} <input type="file" name="excel_file" accept=".xlsx"> <button type="submit">上传</button> </form> ``` #### 六、优化建议 1. **数据校验**:添加字段类型验证 ```python if not pd.api.types.is_string_dtype(df['姓名']): raise ValueError("姓名列格式错误") ``` 2. **事务处理**:使用原子操作保证数据一致性 ```python from django.db import transaction with transaction.atomic(): Employee.objects.bulk_create(employees) ``` 3. **大文件处理**:分块读取数据 ```python chunk_size = 1000 for chunk in pd.read_excel(excel_file, chunksize=chunk_size): process_chunk(chunk) ``` [^1]: 引用[3]中提到的`DataConnection.MysqlConnection().insert`方法展示了直接数据库操作思路 [^2]: 引用[4]的二进制写入方案为文件存储提供了基础实现参考 [^3]: 引用[2]提到的批量上传需求验证了该方案的实用性
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