用python导入20个G的json数据到Mysql数据库
整体思路参考资料:https://blog.csdn.net/layman2016/article/details/79252499
作业:有一个16个G的跟疫情相关的json新闻大数据(article.txt),用python3将导入到数据库Mysql5.7,然后用可视化工具(我用的是R)对这些数据进行可视化
提供了数据字典,对字段有详细的说明
还有一个article_demo.csv
说明:1.由于json数据太大,需要用json.loads()一条一条的解析,然后再插入到Mysql数据库中
2.数据量大,导入Mysql数据库速度太慢,一开始导了一遍需要4个小时+,经过调整mysql的my.ini参数设置时间缩为10分钟左右
3.当然也可以导出到csv,然后进行可视化也行,但是不利于后续对数据的操作,导出导入等。所以选择导入到数据库,方便练习简单的sql操作;当然导入到数据库会出现很多细节问题,对于新手也是一个练习的机会
结果:最终导入成功40万+条数据,舍弃了因清洗问题和其他报错问题的5万+条数据,基本满足可以完成作业的要求。
全部代码如下:(整体思路跟layman2016一致)
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import jsonimport pymysql #创建表格
def prem(db):
cursor = db.cursor() #调用操作游标
cursor.execute("SELECT VERSION()") #使用exectue执行SQL语句
data = cursor.fetchone() #使用fetchone获取一条数据
print("Database version : %s " % data) # 结果表明已经连接成功
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS article") # 检查一下有没有同名,有则删除
#19个字段
sql = """CREATE TABLE article (
content varchar(8000),title varchar(100),appName varchar(20),
catLabel2 varchar(50),sourceRegion varchar(50),copyDate varchar(20),spamLabel varchar(40),
appCode varchar(50),spamCode int,sourceType varchar(50),sentimentDistTitle_confidence float(8,6),
sentimentDistTitle_positive float(8,6),sentimentDistTitle_negative float(8,6),
id varchar(100), sentimentDist_confidence float(8,6),sentimentDist_positive float(8,6),sentimentDist_negative float(8,6),
publishDate varchar(20),url varchar(1000)
)ENGINE=MyISAM default charset=utf8""" #更换引擎,提高插入速度 cursor.execute(sql) # 根据需要创建一个表格 def article_insert(db):
with open('E:/json_article/article.txt', encoding='utf-8') as f:
i = 0
error = 0
line = f.readline() # 使用逐行读取的方法
while line:
i += 1
if i%10000==0:
print("count is ",i)
try:
line = f.readline()
article_text = json.loads(c,strict=False) # 解析每一行数据,strict防止Invalid control character
#print(c) #19个
insert_re = "insert into article(content,title,appName,catLabel2,sourceRegion,copyDate,spamLabel,appCode,spamCode,sourceType,sentimentDistTitle_confidence,sentimentDistTitle_positive,sentimentDistTitle_negative,id,sentimentDist_confidence,sentimentDist_positive,sentimentDist_negative,publishDate,url) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)" result = []
result.append((article_text["content"],article_text["title"],article_text["appName"],
article_text["catLabel2"], article_text["sourceRegion"],article_text["copyDate"],article_text["spamLabel"],
article_text["appCode"],article_text["spamCode"],article_text["sourceType"],
article_text['sentimentDistTitle']['confidence'],article_text['sentimentDistTitle']['positive'],article_text['sentimentDistTitle']['negative'],
article_text['id'],article_text['sentimentDist']['confidence'],article_text['sentimentDist']['positive'],
article_text['sentimentDist']['negative'], article_text['publishDate'],article_text["url"]))
#print(result)
#print(type(result)) cursor = db.cursor()
cursor.executemany(insert_re,result) db.commit() except Exception as e:
error = error+1
#print(str(e))
continue
except UnicodeDecodeError as e:
error = error+1 #解决,直接忽略问题:utf-8 codec can't encode characters in :Invalid control character
#print(str(e))
continue
line = f.readline()
print("count is ",i,"error is ", error) if __name__ == "__main__": # 起到一个初始化或者调用函数的作用
db = pymysql.connect("localhost", "root", "******", "test", charset='utf8') #连接数据库test
cursor = db.cursor()
prem(db)
article_insert(db)
print('success')
cursor.close()
第一部分 创建表格 def prem(db)
首先需要在Mysql数据库里面先创建数据库test,然后调用sql语句创建表格article。
db.cursor() 其实就是用来获得python执行Mysql命令的方法,也就是操作游标
cursor.execute()执行sql语句
fetchone()则是接收返回结果行;fetchall()则是接受返回结果的多行记录
--参考fetchone和fetchall的介绍 https://blog.csdn.net/JackLiu16/article/details/78877460
如果对Mysql数据库语句和数据类型比较熟悉,可以直接在python里面直接创建表格;
如果不熟悉,建议在数据库创建好,因为Mysql里面的error code 比较详细,方便修改错误。
第二部分 数据插入 article_insert(db)
先用readline()逐行读取json数据
然后用json.loads()解析数据
--进一步理解区分load()和loads(),dump()和dumps()参考 https://www.cnblogs.com/bigtreei/p/10466518.html
再用executemany()同时执行多条语句,执行同样多的语句比execute()快很多
--参考executemany()和execute()的区别和应用https://www.cnblogs.com/zeke-python-road/p/9442152.html
用python导入20个G的json数据到Mysql数据库的更多相关文章
- python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图
python制作简单excel统计报表3之将mysql数据库中的数据导入excel模板并生成统计图 # coding=utf-8 from openpyxl import load_workbook ...
- JSON文件存入MySQL数据库
目标:将不同格式的JSON文件存入MySQL数据库 涉及的点有: 1. java处理JSON对象,直接见源码. 2. java.sql.SQLException: Incorrect string v ...
- node.js存json数据到mysql
众所周知,mysql是无法存储json数据的,这个刚开始笔者也是知道的,也知道JSON.stringify()这个API的,但是当我真正要这样做利用JSON.stringify()讲要转换的JSON数 ...
- Python爬取招聘信息,并且存储到MySQL数据库中
前面一篇文章主要讲述,如何通过Python爬取招聘信息,且爬取的日期为前一天的,同时将爬取的内容保存到数据库中:这篇文章主要讲述如何将python文件压缩成exe可执行文件,供后面的操作. 这系列文章 ...
- Python实现将图片以二进制格式保存到MySQL数据库中,以及取出:
创建数据库表格式: CREATE TABLE photo ( photo_no int(6) unsigned NOT NULL auto_increment, image MEDIUMBLOB, P ...
- 飘逸的python - 命令行漂亮的显示json数据
之前做的一个脚本把信息用json格式存到文本中.这样的好处是简便,易编辑,并且拥有强大的表达能力. 不过从文本cat出来的是一堆很难看的字符串,没换行和缩进.这时候就在想,如果有个类似于IDE的格式化 ...
- Python web后端接收到的json数据有前端格式的布尔值 true false
最近在后端处理前端传过来的json数据,发现,因为数据是各种数据格式的嵌套,使用json.loads(),无法将内层的数据转换为原来格式的数据,所以需要使用eval( )函数进行转换,但是如果数据含有 ...
- MOOC(3)- python发送请求,返回的json数据被转码
https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/10339210.html 问题:发送post请求,对post请求返回的json数据格式化,但是返回的结果被转码了 json. ...
- python【第十二篇下】操作MySQL数据库以及ORM之 sqlalchemy
内容一览: 1.Python操作MySQL数据库 2.ORM sqlalchemy学习 1.Python操作MySQL数据库 2. ORM sqlachemy 2.1 ORM简介 对象关系映射(英语: ...
随机推荐
- PHP count_chars() 函数
实例 返回一个字符串,包含所有在 "Hello World!" 中使用过的不同字符(模式 3): <?php高佣联盟 www.cgewang.com$str = " ...
- JWT到底是个什么鬼?
前面一篇我们了解了微服务安全认证架构是如何演进而来的,但是发现v2.5架构仍然较重,有没有轻量级一点的方法呢?其实业界早已有了实践,它就是基于JWT的安全认证架构.JWT到底是个什么鬼呢?本篇为你解答 ...
- CF802C Heidi and Library hard 费用流 区间k覆盖问题
LINK:Heidi and Library 先说一下简单版本的 就是权值都为1. 一直无脑加书 然后发现会引起冲突,可以发现此时需要扔掉一本书. 扔掉的话 可以考虑扔掉哪一本是最优的 可以发现扔掉n ...
- intel:spectre&Meltdown侧信道攻击(三)—— raw hammer
今天介绍raw hammer攻击的原理:这次有点“标题党”了.事实上,raw hammer是基于DRAM内存的攻击:所以理论上,只要是用了DRAM内存的设备,不论是什么cpu(intel.amd,或则 ...
- Python分析6000家破产IT公司
前一阵有个字节跳动的程序员火了,年仅28岁实现了财务自由,宣布提前退休.最直接的原因是选择了一家发展前景很好的创业公司.当然平时我们经常能听到,某某人加入创业公司,xx年后公司上市,身价暴涨,财务自由 ...
- JS 筋斗云案例
.nav { width: 1000px; height: 60px; line-height: 60px; margin: 0 auto; position: relative; } ul { wi ...
- IndexFlatL2、IndexIVFFlat、IndexIVFPQ三种索引方式示例
上文针对Faiss安装和一些原理做了简单说明,本文针对标题所列三种索引方式进行编码验证. 首先生成数据集,这里采用100万条数据,每条50维,生成数据做本地化保存,代码如下: import numpy ...
- 剑指offer之字符串是否为数值
1. 题目 这是<剑指offer>上的一道题,刚开始觉得这是一道挺简单的题目,后来发现自己太年轻了,考虑的因素太少了,思考了而是分钟还是无从下手,看了作者的思路深深被他折服了,题目如下: ...
- 冷饭新炒:理解Snowflake算法的实现原理
前提 Snowflake(雪花)是Twitter开源的高性能ID生成算法(服务). 上图是Snowflake的Github仓库,master分支中的REAEMDE文件中提示:初始版本于2010年发布, ...
- java 启动Tomcat报错:The specified JRE installation does not exist
启动TomCat服务报错: The specified JRE installation does not exist 解决方法: Eclipse:window->perferences-> ...