本文基于python,使用pandas,pymysql等三方库实现了向数据库中高效批量插入数据，一方面提供被网上很多瞎转载的答案给坑蒙了的人(因为我也是)，一方面自己也做个笔记，以后方便查阅。
01需求原因
最近在处理一个需求，有关批量往数据库插入数据的，描述如下:
原来的程序是基于sql的存储过程进行数据的更新修改操作，由于数据量较大，导致对数据库压力太大，于是需要将程序重构为用python读取文件的方式将数据做计算处理，减少这部分的压力，最后仅仅将计算的结果调用aws的lambda服务重新更新到数据库中就可以了，减少了极大的压力，也降低了成本。涉及数据库主要是插入及更新操作。
02版本库信息
基于linux系统写的三方库pandas1.0.5,pymysql0.9.3python版本3.7标准库os
03逻辑梳理
实际上，最后一步，要写入数据库的文件数据是存储在内存中的。因为读取文件后进行的计算都是在内存中进行的，那么计算的结果也没必要再写到本地，再去读取，再写入数据库,这是会影响程序的效率的。逻辑如下:
首先读取文件文件的拼接及计算，生成新的df初始化数据库的连接将df所需数据转换为元组数据(取决于数据库的三方库的接口是如何支持批量操作的)再将数据写入数据库检查数据库内容
04分步实现及分析
读取文件
给文件路径，然后去读文件就行了，强调一下需要注意的点
绝对路径:这种最简单，直接给路径字符串就行了，但是一旦文件夹目录结构变化，就需要频繁的改相对路径:我一般喜欢先在脚本中定位当前脚本的位置，然后通过相对路径去找，这样只要你整个包内部的目录结构不变化，都不用改，就算部署上线也是直接根据包的位置来，很方便pandas默认会将所有数字读取为float类型，所以对于那种看起来是数字，但实际上是需要当作字符串使用的字段进行类型的转换
文件的拼接及计算
文件的拼接主要就是merge和concat两个语法的使用，强调一下小知识点
merge语法主要是对应于sql语言的内连接，外连接，左连接和右连接等concat主要是用来将相同结构的df单纯的拼接起来(也就是列表的总行数增加)
初始化连接
导入三方库pymysql，初始化连接
对应接口转换数据
数据插入要考虑写入一个事务，因为失败的话，要保证对数据库没有影响构造符合对应接口的数据格式，通过查询，pymysql有两种可以执行语句的接口a)execute(单条插入语句)执行单条语句的接口，类似这种:Insertintotable_name(column)values(value);b)executemany(批量插入语句)执行多条语句的接口，类似这种:Insertintotable_name(column1,column2,column3)values(value1,value2,value3);具体实现如下
将数据写入数据库这个简单，直接上代码
检查数据库是否插入成功
如果没问题的话，就可以同时进行多个文件读写，计算，最后启用多线程同时向数据库中写入数据了，非常高效
05完整代码
如果觉得写的还行，就点个