使用Python将大型CSV文件导入MySQL

可以通过以下步骤完成：

首先，确保已经安装了Python和MySQL数据库，并且已经安装了相应的Python库，如pandas和mysql-connector-python。
导入所需的库：

import pandas as pd
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

连接到MySQL数据库：

try:
    connection = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                         database='your_database',
                                         user='your_username',
                                         password='your_password')
    if connection.is_connected():
        db_Info = connection.get_server_info()
        print("Connected to MySQL Server version ", db_Info)
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute("select database();")
        record = cursor.fetchone()
        print("You're connected to database: ", record)

except Error as e:
    print("Error while connecting to MySQL", e)
finally:
    if (connection.is_connected()):
        cursor.close()
        connection.close()
        print("MySQL connection is closed")

确保将your_database替换为您要导入数据的数据库名称，your_username和your_password替换为您的MySQL用户名和密码。

使用pandas库读取CSV文件：

data = pd.read_csv('your_file.csv')

确保将your_file.csv替换为您要导入的CSV文件的路径。

将数据导入MySQL数据库：

try:
    connection = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                         database='your_database',
                                         user='your_username',
                                         password='your_password')
    cursor = connection.cursor()

    for row in data.itertuples():
        cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)", (row.column1, row.column2, row.column3))
        connection.commit()

    print("Data imported successfully")

except Error as e:
    print("Error while importing data to MySQL", e)
finally:
    if (connection.is_connected()):
        cursor.close()
        connection.close()
        print("MySQL connection is closed")

确保将your_table替换为您要导入数据的表名，并根据需要调整列名和值的数量。

以上代码将逐行读取CSV文件，并将每行数据插入到MySQL数据库中。在插入数据之前，确保已经创建了相应的表。

这是一个基本的Python脚本，用于将大型CSV文件导入MySQL数据库。根据实际需求，您可以根据需要进行修改和优化。

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