普通数据写入mysql

val url = "jdbc:mysql://地址/库名?characterEncoding=utf8"
val username = "user"
val password = "password"

classOf[com.mysql.jdbc.Driver]

def getConnection(): sql.Connection = {
  DriverManager.getConnection(url, username, password)
}

val conn = this.getConnection()
try{
  val sql = new StringBuilder()
 .append("INSER TINTO 表名(doc_id,client_name,call_center,address,latitude,longitude,city_id,area_id,month_sale_num,shipping_time,geo_hash,create_time,update_time)")
    .append("     VALUES(?,?,?)")
  val pstm = conn.prepareStatement(sql.toString())
  pstm.setInt(1, doc_id)
  pstm.setString(2, client_name)
  pstm.setString(3, call_center)

  pstm.executeUpdate() > 0
}
finally {
  conn.close()
}

 

 

 

<think>嗯,用户想知道如何将采集的数据存储到MySQL数据库中。首先,我需要回忆一下相关的步骤。根据提供的引用内容,好像有几个关键点:连接数据库、创建表、插入数据,可能还要处理异常。 首先,用户可能需要安装必要的库,比如pymysql和DBUtils。引用[2]里提到了安装这两个库,所以应该先确认用户是否已经安装。然后,连接数据库需要主机名、用户名、密码、数据库名这些参数,引用[3]里有用到这些信息,所以连接步骤是必须的。 接下来是创建表,用户需要先设计表结构,比如字段和数据类型。引用[2]里的例子创建了一个novel表,有id、title和content字段,而引用[3]里创建了activities表,有name和address。这说明用户需要根据数据的特点来设计表结构。不过用户的问题是关于插入数据,可能已经存在表,或者需要先创建表。需要提醒用户先建表还是直接插入? 然后是插入数据的部分。引用[2]中的例子使用了参数化查询,用INSERT语句,并且用字典传递参数,这样可以防止SQL注入。这点很重要,应该强调使用参数化查询而不是拼接字符串。另外,引用[3]里用了try-except来捕捉异常,这也是必要的,因为数据库操作可能会出错,比如连接失败、语法错误等。 还有,使用连接池可能是个优化点,引用[2]提到了DBUtils,使用连接池可以提高性能,特别是在频繁操作数据库时。这可能对用户有帮助,尤其是处理大量数据的时候。 然后看用户的具体需求,他们可能已经爬取了数据,现在需要存储到MySQL。所以步骤应该是:安装库→连接数据库→创建表(如果需要)→插入数据→处理异常和关闭连接。需要分步骤解释,代码示例会有帮助。比如,先展示连接数据库的代码,然后创建表,再插入数据,每个步骤都给出例子。 另外,用户提供的引用中有不同的例子,有的用连接池,有的用普通连接。可能需要解释这两种方式的区别,以及何时使用哪种方式。比如,连接池适合高频率的数据库操作,而单次连接适合简单的任务。 还要注意中文字符的问题,确保数据库和表使用utf8编码,避免乱码。引用[2]和[3]中的表都用了utf8,这点需要提醒用户。 可能的问题:用户是否已经有数据库和表?是否需要先创建数据库?引用[3]中的例子是先连接到现有数据库,然后创建表。所以可能需要先创建数据库,或者确保数据库存在。 总结回答的结构应该是:步骤1安装库,步骤2连接数据库,步骤3创建表,步骤4插入数据,步骤5异常处理,步骤6关闭连接。每个步骤给出代码示例,并引用对应的引用内容。例如,连接数据库部分引用[3]中的代码,插入数据部分引用[2]中的参数化查询。 最后,根据用户的问题生成相关问题,比如性能优化、批量插入、数据去重等,这些可能都是用户后续会关心的问题。</think>### 分步说明:如何将数据插入 MySQL 数据库 #### 1. **安装必要库** - 安装数据库驱动 `pymysql` 和连接池工具 `DBUtils`: ```bash pip install pymysql DBUtils ``` 引用[2]中已说明此步骤[^2]。 #### 2. **建立数据库连接** 使用连接池提升效率(适合高频操作): ```python from dbutils.pooled_db import PooledDB # 配置连接池参数 pool = PooledDB( creator=pymysql, host='localhost', user='root', password='123456', database='test', autocommit=True, charset='utf8mb4' ) ``` 单次连接方式(适合低频操作): ```python import pymysql db = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='123456', database='test', charset='utf8mb4' ) ``` #### 3. **创建数据表** 根据数据字段设计表结构,例如爬取天气数据: ```python def create_table(): try: cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS weather") sql = ''' CREATE TABLE weather ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, city VARCHAR(50), temperature FLOAT, update_time DATE ) CHARSET=utf8mb4 ''' cursor.execute(sql) print("数据表创建成功") except pymysql.Error as e: print(f"建表失败: {str(e)}") ``` 引用[3]中类似方法演示了建表流程[^3]。 #### 4. **插入数据** 使用参数化查询防止 SQL 注入: ```python def insert_data(data): try: conn = pool.connection() cursor = conn.cursor() sql = "INSERT INTO weather (city, temperature) VALUES (%s, %s)" cursor.execute(sql, (data['city'], data['temp'])) conn.commit() # 非自动提交时需手动提交 except Exception as e: conn.rollback() print(f"插入失败: {str(e)}") finally: cursor.close() conn.close() ``` 引用[2]中通过参数化传递数据保障安全[^2]。 #### 5. **批量插入优化** 使用 `executemany` 提升效率: ```python data_list = [('北京', 22.5), ('上海', 25.3)] cursor.executemany(sql, data_list) ``` #### 6. **异常处理与资源释放** - 使用 `try-except` 捕获数据库操作异常 - 在 `finally` 块中关闭游标和连接
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