这篇文章给大家介绍如何快速用Python处理3万多条数据，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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应用场景：工作中经常遇到大量的数据需要整合、去重、按照特定格式导出等情况。如果用 Excel 操作，不仅费时费力，还不准确，有么有更高效的解决方案呢？

以17个 txt 文本，3万多条数据为例，使用 Python 连接 MySQL 数据库，实现快速操作。

别人加班干的活，我的 Python 小助手几秒钟就搞定了！

将数据写入 MySQL 数据库

下图所示文件是本文的数据源：

我们的设想是：编写一个小程序，扔在这个文件夹里，双击后就可以自动读取每个 txt 文档中的数据，并写入数据库。

代码如下：

import pymysql  import os  conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='qq', charset='utf8')  cur = conn.cursor()  cur.execute("CREATE TABLE qq ( id int(5) NOT NULL auto_increment, qq varchar(20)NOT NULL, PRIMARY KEY  (id));")  conn.commit()  path = os.getcwd()  files = os.listdir(path)  i = 0  for file in files:      f = open(file,'r',encoding = 'UTF-8')      next(f)      for line in f:          i += 1          #print(line)          sql = "insert into qq(qq) values(%s);"          cur.execute(sql,line)          print("插入第", i, "条数据！")          conn.commit()      f.close()  cur.close()  conn.close()

运行效果：

重点代码解释：

这段代码用到了 pymysql 和 os 两个库。

•  pymysql：用来操作 MySQL 数据库；

•  os：用来遍历所在文件夹下的所有文件。

现将主要代码解释如下：

1、遍历任意文件夹下所有文件名称

程序写好后，使用 pyinstaller 打包成 exe 程序，并放在要操作的文件夹下面。

通过 path = os.getcwd()命令，获取该 exe 文件所在目录。

通过 files = os.listdir(path)命令，获取 exe 文件所在目录下的所有文件名称，并存入 files 列表中。

这样我们就获得了所有的 txt 文件名称，你可以任意命名你的 txt 文件名，程序都能读出来。

2、将数据写入数据库

（1）连接数据库，并在数据库中创建新表

A. 连接到我的 qq 数据库

conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='qq', charset='utf8')

B. 创建新表 qq

在 qq 数据库中创建新表，表名称为 qq ，包含 2 个字段：id 字段为主键、自动递增；qq 字段为字符型，用于存储数据。

cur.execute("CREATE TABLE qq ( id int(5) NOT NULL auto_increment, qq varchar(20)NOT NULL, PRIMARY KEY (id))")

（2）将数据写入数据库

这里使用了两层循环：

for file in files:      f = open(file,'r',encoding = 'UTF-8')      next(f)      for line in f:          i += 1          #print(line)          sql = "insert into qq(qq) values(%s);"          cur.execute(sql,line)          print("插入第", i, "条数据！")          conn.commit()      f.close()

第一层循环是用来依次打开上述 17 个 txt 文件。

第二层循环是依次读取每个 txt 文件的每一行，并将改行数据插入数据库表 qq 的 qq字段。

至此就完成了数据的导入，总共32073条数据。

数据清洗

这里以去除重复值为例，简单介绍一下数据清洗。

1、创建一个新表，用来存储清洗后的数据

可以在 cmd 窗口下登陆 MySQL，打开 qq 数据库，执行下列操作：

CREATE TABLE qq_dist ( id int(5) NOT NULL auto_increment, qq varchar(20)NOT NULL, PRIMARY KEY (id));

这样就创建了新表 qq_dist ,用来存储清洗后的数据，便于后期调用。

2、清洗数据

登陆 MySQL 后，执行下列操作：

insert into qq_dis(qq) select distinct qq from qq;

将从 qq 表中查找出的不重复的 qq 字段内容，插入到 qq_dist 表中的 qq 字段。

将数据按照特定格式导出

案例：将清洗后的数据的第101-200行导出到新的 txt 文本中。

代码如下：

import pymysql  conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='wxid', charset='utf8')  print("写入中，请等待……")  cur = conn.cursor()  sql = "select wxid from wd_dis limit 100,100;"  cur.execute(sql)  conn.commit()  alldata = cur.fetchall()  f = open('data101-200.txt','a')  i = 0  for data in alldata:      i += 1      f.write(data[0])      f.flush()  f.close  cur.close()  conn.close()  print("写入完成,共写入{}条数据！".format(i))

重点代码解释：

1、 limit

MySQL 中 limit m,n 函数的含义是：从第 m+1 行开始读取 n 行。

所以，本案例中读取第101-200行，就是 limit 100,100

2、flush()

flush()函数一定要加上，它可以将缓冲区的数据写入文件中。否则就会出现生成的 txt 文档为空白的错误。

关于如何快速用Python处理3万多条数据就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

文章标题：如何快速用Python处理3万多条数据
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