#快速导入数据到postgresql
import pandas as pd
import psycopg2
from io import StringIO
def sql_to_df():
con=pymysql.connect(**conf["mysql_form"])
sql="select category_id,name,gameid,img_url from category where category_id in (11665,9653,6504) "
try:
with con.cursor() as cur:
cur.execute(sql)
datas=cur.fetchall()
finally:
con.close()
df=pd.DataFrame(list(datas))
return df
def df_to_pg(df=None,db="spider",table='price_730'):
#这里生成的StringIO类似于file文件，可read,可write,不同的是file是在硬盘上的文件，而StringIO是在内存中的文件
output=StringIO()
#也可以直接将字符串转换成内存文件 ，
#将数据保存到‘文件’
if not df :
df=sql_to_df()
df.to_csv(output,sep='\t',index=False,header=False)
#使文件定位到第一个字符
output.seek(0)
try:
conn=psycopg2.connect(database=db,**conf["postgres"])
cur=conn.cursor()
cur.copy_from(output,table,null='')
conn.commit()
result=cur.rowcount
finally:
cur.close()
conn.close()
return result
if __name__=='__main__':
# df=pd.read_csv('e:/730_price.csv')
print(df_to_pg(table="category"))
建立连接
使用*.ini文件(python的configparser包可以解析这种类型的配置文件)保存数据库连接的配置信息。
使用psycopg2.connect函数获得connection对象。
使用connection对象创建cursor对象。
使用cursor对象执行sql语句提交或者回滚transaction。
使用cursor对象fetchone获得查询结果。
关闭cursor对象和connection对象。
创建数据表
过程：
构造建表的sql语句
调用psycopg2.connect()方法获得connection对象
调用connection.cursor()方法获得cursor对象
调用cursor.execute()方法执行sql语句
调用connection.commit方法提交事务
调用cursor.close()和connection.close()方法关闭连接
插入行
构造插入语句， 使用%s作为占位符，执行时psycopg2会用值智能替换掉占位符。可以添加RETURNING字句，来得到自动生成的字段值。
同创建数据表的2，3。获得connection对象和cursor对象
使用cursor.execute方法来插入一行，使用cursor.executemany方法来插入多行。 execute方法的第一个参数是sql语句，第二个参数是值的tuple。executemany方法的第一个参数是sql语句，第二个参数是list of tuple。
如果在1中使用了RETURNING子句，可以使用cursor.fetchone方法，来获得返回的自动生成字段的值。
同上5
同上6
更新数据
基本上和插入行相同。
使用cursor.rowcount属性来获得受影响的行的数目。
transaction
connection对象负责管理事务。当你第一次使用cursor.execute方法执行sql语句的时候事务开启，这以后的所有sql语句都在这个事务中执行，直到connection.commit或者connection.rollback或者del connection或者connection.close被调用，事务才结束。
一个简单的select语句可能会开启一个事务并且对相应的表格加锁，所以如果你是在开发一个长时间运行的应用，而且一个连接长时间不使用，那么你需要调用commit或者rollback方法结束事务，避免不必要的问题。
使用connection.autocommit来控制事务
从psycopg2.5开始，connection和cursor都是context manager对象，可以在with ... as ...语句中使用。值得注意的是，离开with语句后，connection对象不会被close，它只是结束提交或者回滚事务。所以可以在多个with语句中使用connection对象。
调用存储过程
使用cursor.callproc('function name', tuple), 函数的第一个参数是存储过程的名字，函数的第二个参数是实参tuple。这个调用和cursor.execute('select * from functionanme(%s)', tuple)相同。
可以使用cursor.fetchone, cursor.fetchmany, cursor.fetchall来获得返回值。
blob对象
使用psycopg2.Binary对象和postgresql的BYTEA数据类型对应，用于存储二进制数据。
以下这个例子演示了二进制数据的存取。
config.py
de >
def config():
db_conn_config = {
'host': 'localhost',
'user': 'postgres',
'password': '',
'dbname': 'test',
'port': 5432
}
return db_conn_config
de>
write_blob.py
de >
import psycopg2
from config import config
def write_blob(path_to_file):
""" insert a BLOB into a table """
conn = None
try:
# read data from a picture
drawing = open(path_to_file, 'rb').read()
# read database configuration
params = config()
# connect to the PostgresQL database
conn = psycopg2.connect(**params)
# create a new cursor object
cur = conn.cursor()
# execute the INSERT statement
cur.execute("INSERT INTO parts_drawings(drawing_data,name) " +
"VALUES(%s,%s)",
(psycopg2.Binary(drawing), path_to_file))
# commit the changes to the database
conn.commit()
# close the communication with the PostgresQL database
cur.close()
except (Exception, psycopg2.DatabaseError) as error:
print(error)
finally:
if conn is not None:
conn.close()
if __name__ == '__main__':
write_blob('./1.jpg')de>
read_blob.py
de >
from config import config
import psycopg2
def read_blob(id, path_to_dir):
""" read BLOB data from a table """
conn = None
try:
# read database configuration
params = config()
# connect to the PostgresQL database
conn = psycopg2.connect(**params)
# create a new cursor object
cur = conn.cursor()
# execute the SELECT statement
cur.execute(""" SELECT *
FROM parts_drawings
WHERE id = %s """,
(id,))
blob = cur.fetchone()
open(path_to_dir + str(blob[0]) + '.jpg', 'wb').write(blob[1])
# close the communication with the PostgresQL database
cur.close()
except (Exception, psycopg2.DatabaseError) as error:
print(error)
finally:
if conn is not None:
conn.close()
if __name__ == '__main__':
read_blob(1, './img/')
de>
查询数据
查询数据和其它操作类似。
可以使用cursor.fetchone, cursor.fetchall, cursor.fetchmany(size=cursor.arraysize)方法来返回查询结果。fetchone返回一个tuple或者None, fetchall返回一个list of tuple，如果没有结果则返回一个空的tuple。fetchmany返回list of tuple， list的长度由size参数决定，size的默认值是cursor.arraysize， 如果没有结果可以返回，那么返回一个空的list。
删除数据
和更新数据类似
可以使用cursor.rowcount来获得删除的行数目。