使用Python脚本进行批量造数据

本文介绍如何使用Python编写脚本,通过PyMySQL库连接MySQL数据库,批量插入数据并确保ID递增。脚本详细展示了连接配置、数据构造和错误处理的过程,最终实现向表中添加10条数据并收集所有ID。
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目录

1、前言

2、脚本批量造数据


1、前言

针对在数据库里进行批量造数据,之前有发过一篇文章 MySQL大批量造数据,是使用存储过程的方法进行批量造数据的。

本篇将采用 Python 脚本的方式进行批量造数据。

2、脚本批量造数据

为了使 Python 可以连上数据库(MySQL),并且可以与数据库交互(增删改查等操作),则需要安装 MySQL 客户端操作库,Python2 中使用 MySQLdb,Python3 中使用 PyMySQL。

作者使用环境为 Python3.8,则安装 PyMySQL 即可。

命令行安装命令:

pip install pymysql

1、首先要脚本需求的定义:

连接数据库,往指定的表里批量造数据,要求 id 为递增,数据造完后,将所有的 id 收集在一起,为后续使用。

2、接下来开始进行脚本的编写:

(1)先要进行数据库的连接设置(用户名、密码、数据库服务地址、数据库库名)。

(2)接下来定义一个变量 my_id_total,为字符串类型,用于对所有的 id 汇总。之后就是一个 for 循环体,所有的操作都在这里。range(10) 为设置循环10次;try 语句里为执行的 SQL 语句;变量 my_id 每次迭代会递增一次;最后加了一段 time.sleep(0.1) 是怕脚本执行的太快,可能会导致脚本报错而加的。

(3)最后关闭数据库即可。

3、运行结果:

查看数据库,可以看到新增了10条数据。

4、脚本模板:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 公众号:AllTests软件测试

import pymysql
import time

# 批量新增数据
def insert_data():

    # 数据库连接
    db_connect = pymysql.connect(
        user="xxxxxx",
        passwd="xxxxxx",
        host="xxxxxx",
        db="xxxxxx",
        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    # 打开数据库
    cursor = db_connect.cursor()

    my_id_total = ""
    for i in range(10):
        print("执行次数:" + str(i + 1))
        my_int = 4211820 + i + 1
        # print("累加数字:" + str(my_int))

        # 当前id
        my_id = "xxxxxx20220" + str(my_int)
        print("当前id: " + my_id)

        # id集合
        my_id_total = my_id_total + my_id + ","

        # 执行sql操作
        try:
            sql2 = "INSERT INTO `xxxxxx` VALUES (NULL, '{}', 14, 0, NULL, '北京市', '北京市', 2, NULL, NULL, '2022-04-19 17:35:59', '2022-04-19 17:35:59');"
            sql = sql2.format(my_id)
            # print("新增SQL:" + sql)
            cursor.execute(sql)
            db_connect.commit()
        except Exception as data:
            print('Error: 执行查询失败,%s' % data)

        time.sleep(0.1)

    print("所有id: " + my_id_total)

    # 关闭数据库
    db_connect.close()

if __name__ == '__main__':
    insert_data()

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何使用Python脚本批量更新Salesforce数据的问题。用户明确提到了需要示例代码,所以我得先找到Python与Salesforce交互的常用库。 首先,我记得Salesforce有REST API,所以可能需要使用requests库来发送HTTP请求。但可能有更简便的库,比如simple-salesforce,这个库封装了API调用,使用起来更方便。我需要确认这个库是否支持批量操作。 然后,用户需要批量更新,这意味着要处理大量数据,可能需要使用Bulk API。Bulk API适合处理大量数据,效率更高。simple-salesforce是否支持Bulk API呢?查一下文档,发现simple-salesforce确实有Bulk部分的处理,可以通过创建任务来执行批量操作。 接下来,示例代码的结构应该包括认证、数据准备、批量操作。认证部分需要使用Salesforce的用户名、密码、安全令牌,可能还要Consumer Key和Consumer Secret如果使用OAuth。但用户可能需要一个简单的示例,所以可能先用用户名和密码的方式。 然后,数据准备部分需要组织成CSV格式,或者字典列表。Bulk API通常接受CSV文件,但simple-salesforce的Bulk处理可能允许直接传递数据字典。需要确认这一点。 在代码示例中,首先导入SalesforceBulk类,建立连接。然后准备数据,比如一个包含Id和需要修改字段的列表。接着调用bulk.create方法,指定对象和操作类型(update),然后提交数据。 需要注意的是,批量操作可能会有并发或错误处理的问题,可能需要设置一些参数,比如batch_size。此外,错误处理也很重要,用户可能需要检查每个批次的结果,确保数据正确更新。 另外,参考用户提供的引用中,引用[2]提到Salesforce的点击开发,但用户这里需要代码,所以可能需要说明在某些情况下代码比点击更高效,尤其是在批量处理时。同时,引用[3]和[4]提到云服务,但可能和当前问题关联不大,不过可以提到使用云服务来运行Python脚本,比如AWS Elastic Beanstalk或Azure,但用户的问题更聚焦在Python和Salesforce的交互,可能不需要深入这部分。 还需要考虑用户可能的权限问题,比如API访问是否已启用,安全令牌是否正确。在示例代码中,这些可能需要用户自己替换相应的参数。 最后,生成相关问题,考虑用户接下来可能想知道如何提高效率,处理错误,或者与其它工具集成,比如ETL流程或者使用Airflow进行任务调度。</think>### 分步解答:使用Python脚本批量更新Salesforce数据 Salesforce提供Bulk API用于高效处理大规模数据操作,结合Python的`simple-salesforce`库可实现批量更新。以下是具体实现步骤和示例代码: --- #### 1. 环境准备 安装必要的库: ```bash pip install simple-salesforce ``` --- #### 2. 认证与连接 使用Salesforce账号和安全令牌建立连接: ```python from simple_salesforce import Salesforce, SalesforceBulk sf = Salesforce( username='your_username', password='your_password', security_token='your_token', domain='login' # 或 'test'(沙盒环境) ) bulk = SalesforceBulk(sf.session_id, sf.sf_instance, session=sf.session) ``` --- #### 3. 数据批量更新 通过Bulk API提交数据更新请求: ```python # 准备数据(需包含记录的Id) data = [ {'Id': '001xx000001A', 'Name': 'New Name 1', 'Phone': '123-456-7890'}, {'Id': '001xx000001B', 'Name': 'New Name 2', 'Phone': '234-567-8901'} ] # 创建批量任务 job = bulk.create_job("Account", operation="update") # 提交数据批次 batch = bulk.post_batch(job, data) bulk.close_job(job) # 检查批次状态(可选) from time import sleep while not bulk.is_batch_done(batch): sleep(5) results = bulk.get_batch_results(batch) print(results) ``` --- #### 关键说明 - **Bulk API优势**:适合处理超过2,000条记录的批量操作,支持异步处理[^2] - **错误处理**:通过`results`可获取失败记录的错误详情 - **性能优化**:调整`batch_size`参数(默认10,000条/批次) --- ### 相关问题 1. 如何通过Python脚本高效删除Salesforce中的重复数据? 2. 在Salesforce批量操作中如何处理API速率限制? 3. 如何将Python脚本部署到AWS Lambda实现定时批量更新[^3]? 4. Salesforce的点击开发与代码开发如何选择[^2]? --- ### 扩展建议 - 对于复杂业务逻辑,可结合Apache Airflow编排数据更新任务 - 使用Pandas进行数据预处理,确保格式符合Salesforce对象要求 - 敏感信息建议通过环境变量或AWS Secrets Manager管理[^1]
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