使用Execute More From pyodbc将数据帧传输到SQL Server
我正在尝试使用Pyodbc将数据从DataFrame加载到SQL Server，它逐行插入，速度非常慢。 我已经尝试了两种在网上找到的方法(中等)，但我没有发现任何性能改善。 尝试在SQL Azure中运行，因此SQL AlChemy不是一种简单的连接方法。请找到我遵循的方法，以及是否有其他方法可以提高批量加载的性能。 方法1 cursor = sql_con.curso
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executemany相关内容
pymssql executemany 插入值很慢
python-2.7.15、pymssql-2.1.4、SQL_Server-2018、Windows 10 Pro、MS-Office-2016 导入时间导入 csv导入pymssqldb_settings = {“主机":“127.0.0.1"，“端口":“1433"，“用户":“sa"，“密码" : "********"，“数据库":“testdb"，“字符集":“utf8"}conn =
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执行许多混乱
好的，所以我有一个函数可以根据插件的输入在 sqlite 数据库中选择某些行.当只涉及一个语句时，我使用插件来选择和获取行，但由于我想为此增加一些灵活性，我尝试让函数在遇到列表或元组时使用 executemany.然而，尽管我已经摆弄和改变了所有的东西，我仍然无法让它工作，要么是因为 sqlite 语句将字符串中的每个字符视为绑定，要么是因为元组中有太多的绑定.这是我到目前为止的代码: def
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(fast_executemany = True) 错误“[ODBC Driver 17 for SQL Server] 强制转换规范 (0) (SQLExecute)') 的字符值无效"；
我正在使用 pyodbc 中的 (executemany) 函数将数据填充到 mssql 数据库中.这是我的代码: def populate_database(conn):元组 = [('2020-04-13 00:50:42', 'AirShoppingRQ', 'ALEY', '2020-05-23', '', '', 'BRU-BLQ', ''),('2020-04-13 00:50:43
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psycopg2 executemany 带有简单列表?
我正在尝试使用 psycopg2 executemany 进行简单的多插入，但我只能使用 dict 而不是“普通"值序列使其工作: # 给出:值 = [1, 2, 3] ;游标 = conn.cursor()# 这会引发 TypeError: 'int' object does not support indexing:cursor.executemany('INSERT INTO t (col
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Python + MySQLdb executemany
我正在使用 Python 及其 MySQLdb 模块将一些测量数据导入 Mysql 数据库.我们拥有的数据量非常大(目前大约有 250 MB 左右的 csv 文件，未来还会有更多). 目前我使用 cursor.execute(...) 来导入一些元数据.这没有问题，因为这些条目只有几个. 问题是当我尝试使用 cursor.executemany() 导入大量实际测量数据时，MySQLd
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如何使用executemany将每个Key中的第一个值写入数据库
我是Python的新手，正在尝试使用for循环通过使用cursor.executemany()函数从字典中的列表到数据库依次添加第一个和后续值. 这是我的代码 dict = {'yo':[1,2,3,4,5,6,7]，'meh':[1,2,3,4,5,6,7]，'blah':[1,2,3,4,5,6,7]}conn = sqlite3.connect('tester.db')cur =
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值未使用python2.7中的pool.apply_async插入MySQL表中
我正在尝试运行以下代码来并行填充某个应用程序的表.首先，定义以下函数，该函数应该连接到我的数据库，并使用给定的值执行sql命令(以插入表中). def dbWriter(sql, rows) : # load cnf file MYSQL_CNF = os.path.abspath('.') + '/mysql.cnf' conn = MySQLdb.connect(d
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For循环或executemany-Python和SQLite3
我最近开始学习Python和SQL，并且有一个问题. 将Python与SQLite3结合使用，我编写了以下代码: # Use sqlite3 in the file import sqlite3 # Create people.db if it doesn't exist or connect to it if it does exist with sqlite3.connect("
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SQLite3 Python:executemany SELECT
我正在尝试使用executemany函数将具有某些WHERE约束的所有行从一张表中取出 import sqlite3 con = sqlite3.connect('test.db') cur = con.cursor() cur.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS Genre (id INTEGER PRIMARY KEY, genre TEXT NO
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如何通过executemany()语句转换要插入的熊猫数据框?
我有一个很大的大熊猫dataframe - 50左右的标题和几十万行数据-我正在寻找使用ceODBC模块将此数据传输到数据库中.以前，我使用pyodbc并在for循环中使用了一个简单的execute语句，但这花了很长的时间(每10分钟1000条记录)... 我现在正在尝试一个新模块，并试图引入executemany()，尽管我不太确定参数序列的含义是什么: cursor.exe
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MySqlDb抛出操作数应在插入忽略语句中包含1列
在查看堆栈交换提供的一些websocket方法时，我想将一些数据点保存到MySQL数据库中.但是，当我尝试运行executemany命令时，出现以下错误: _mysql_exceptions.OperationalError: (1241, 'Operand should contain 1 column(s)') 在四处查看时，我发现了许多此错误的示例，但它们已处理了删除SELECT
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在python中包括DB函数调用MySQLdb executemany()
当我尝试运行以下语句时: cursor.executemany("""INSERT INTO `test` (`id`,`data`,`time_added`) VALUES (%s, %s, NOW())""", [(i.id, i.data) for i in items]) 当MySQLdb扩展要插入的行的列表时，它似乎阻塞了NOW()
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大量行的MySQLdb错误的executemany
我当前正在运行一个脚本，以使用execute many函数将值(元组列表)插入MySQL数据库.当我使用少量的行(`1000)时，脚本运行良好. 当我使用大约40,000行时，出现以下错误: cursor.executemany( stmt, trans_frame) Traceback (most recent call last): File "C:\Python27\lib\
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在python sqlite3模块中导入数据文件（如.csv）的任何其他方法？ [不一一插入]
在sqlite3的客户端CLI中，有“.import文件TABLE_name”来执行此操作。 但是，我不想将sqlite3安装到我的服务器上。 在python sqlite3模块中，我们可以创建和编辑数据库。 但是，我还没有找到将数据文件导入TABLE的方法， 除了逐行插入行外。 还有其他方法吗？ 解决方案 您可以使用 executemany 命令，而不是一个一个
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