在 Python 中将数据导入到 MySQL 数据库中，可以通过多种方式实现，包括使用 `LOAD DATA LOCAL INFILE` 命令以及通过 Python 脚本逐行插入数据。以下介绍两种常见的方法，并结合具体代码示例说明。 ### 使用 `LOAD DATA LOCAL INFILE` 导入 CSV 数据到 MySQL 这种方法适用于已经将数据存储为 CSV 文件的情况。可以使用 `LOAD DATA LOCAL INFILE` 命令将数据快速导入到 MySQL 表中。该命令支持指定字段分隔符、行分隔符以及跳过首行等功能，适用于结构化数据导入。 以下是一个 Python 示例，展示如何使用 `mysql-connector-python` 执行该命令： ```python import mysql.connector # 数据库连接配置 config = { 'user': 'your_username', 'password': 'your_password', 'host': 'localhost', 'database': 'your_database', 'raise_on_warnings': True } # 建立连接 cnx = mysql.connector.connect(**config) cursor = cnx.cursor() # CSV 文件路径和目标表名 csv_filename = 'data.csv' table_name = 'your_table' # 构建 SQL 语句 data_sql = ( "LOAD DATA LOCAL INFILE '%s' INTO TABLE %s " "FIELDS TERMINATED BY ',' " "LINES TERMINATED BY '\\r\\n' " "IGNORE 1 LINES" ) % (csv_filename, table_name) # 执行 SQL 语句 cursor.execute(data_sql) cnx.commit() # 关闭连接 cursor.close() cnx.close() ``` 需要注意的是，MySQL 服务器必须启用 `local_infile` 选项，否则无法使用 `LOAD DATA LOCAL INFILE` 命令。可以通过在 MySQL 配置文件中添加 `local-infile=1` 或在连接时启用此功能[^1]。 ### 使用 Python 脚本逐行插入数据 如果数据尚未保存为 CSV 文件，或者需要在插入前进行数据清洗和处理，则可以使用 Python 直接逐行插入数据。以下是一个使用 `mysql-connector-python` 的示例： ```python import mysql.connector # 数据库连接配置 config = { 'user': 'your_username', 'password': 'your_password', 'host': 'localhost', 'database': 'your_database', 'raise_on_warnings': True } # 建立连接 cnx = mysql.connector.connect(**config) cursor = cnx.cursor() # 示例数据 data = [ ('Alice', 25, 'Engineer'), ('Bob', 30, 'Manager'), ('Charlie', 28, 'Analyst') ] # 插入数据的 SQL 语句 insert_query = "INSERT INTO employees (name, age, job_title) VALUES (%s, %s, %s)" # 执行批量插入 cursor.executemany(insert_query, data) cnx.commit() # 关闭连接 cursor.close() cnx.close() ``` 这种方法适合处理较小的数据集，或者需要对数据进行预处理的情况。对于大数据量导入，建议优先使用 `LOAD DATA LOCAL INFILE` 方法以提高性能[^3]。 ###