批量将多个表格导入mysql数据库: 实现高效批量导入任务

批量将多个表格导入MySQL数据库是一项重要的任务，它能够帮助我们快速导入大量数据并提高工作效率。这篇文章将详细介绍如何进行批量导入，并提供了操作步骤和注意事项。

首先，我们需要准备好数据文件。确保每个表格文件都是CSV格式，并且具有相同的列名和数据结构。将这些文件放在一个文件夹中，例如table1.csv、table2.csv、table3.csv等。

接下来，我们需要安装MySQL客户端工具。您可以选择MySQL Workbench、Navicat等工具，根据个人喜好和需要进行安装。

在安装好工具后，我们需要创建数据库和数据表。使用MySQL客户端工具连接到MySQL服务器，创建一个新的数据库，例如mydb。根据每个表格的结构，在数据库中创建相应的数据表，例如CREATE TABLE table1 (id INT, name VARCHAR(255), age INT)等。

现在，我们需要编写Python脚本来实现批量导入的功能。以下是一个示例代码：

import os
import csv
import pymysql

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='your_password', db='mydb', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()

# 获取文件夹中的所有CSV文件
folder_path = 'path/to/your/folder'
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 遍历CSV文件，将数据导入到对应的数据表中
for csv_file in csv_files:
    table_name = csv_file[:4]  # 去掉.csv后缀
    with open(os.path.join(folder_path, csv_file), 'r', encoding='utf8') as f:
        reader = csv.reader(f)
        header = next(reader)  # 跳过表头
        for row in reader:
            # 根据数据表结构，构建插入语句
            sql = f"INSERT INTO {table_name} ({', '.join(header)}) VALUES ({', '.join(['%s'] * len(row))});"
            cursor.execute(sql, row)

# 提交事务，关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

编写好脚本后，我们可以运行它了。在命令行中，切换到脚本所在的目录，并运行以下命令：

python import_data.py

等待脚本执行完成后，我们可以使用MySQL客户端工具查询每个数据表中的数据，确保数据已成功导入。

为了更好地描述这个批量导入任务，我们可以创建一个任务列表。以下是一个示例：

这个表格列出了每个导入任务的相关信息。你可以根据实际需求进行调整和扩展。

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