Python中pymysql和sqlalchemy在导入数据库的各自应用场合

最新推荐文章于 2025-03-25 17:20:57 发布

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#python #pymysql #sqlalchemy #pandas #数据

本文探讨了在Python中使用pymysql和sqlalchemy导入Mysql数据库的场景。pymysql通常涉及手动构建SQL语句，适合简单操作；而sqlalchemy提供了ORM技术，简化了数据库操作，如自动建表和批量导入pandas DataFrame。在数据清洗后，sqlalchemy的to_sql方法配合pandas能高效导入数据。

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有关数据分析的文章，都会默认大家会使用pandas（基本方法的应用），所以涉及到pandas的东西不会赘述

来到Python3，我们知道很多人在将数据导入Mysql数据库的时候采用的是pymysql，（mysqldb在3.x版本已经弃用）。所以大家的导入流程无外乎这样：

构建连接-创建游标-游标检索-构造SQL-执行sql-关闭游标-关闭连接

import pymysql
# 连接库的操作
db = pymysql.connect(host='192.168.0.xx0',
                     user='xxx',
                     password='xxxx',
                     port =