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紧接上文python 连接infomix，结合pandas，补充csdn在这方面的经验
。
由于无法通过sqlalchemy连接数据库ibm的informix数据库。得用jaydebeapi的jar包。
那么这篇文章就是介绍如何将十几万条的pandas的数据存到informix中。
ok，首先我们读取csv文件
batch_df=pd.read_csv(filepath,encoding="ANSI",thousands=",",chunksize=1000)
for idx,df in enumerate(batch_df):# 增加插入时间，也可以放在下载里面处理datetime带有时间戳，所以要格式化一下df=df.assign(下载日期=datetime.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))dfData = filter_dfData(df) #按照自己的要求进行过滤sql, insert_statements = generate_insert_sql(dfData, tablename) #生产sql和参数sql_to_db(sql, insert_statements, conn)
在数据过滤中，值得注意的是pandas中null是以np.nan填充的，而非None。
def filter_dfData(df):#数据过滤# xxx_str是形如 （city VARCHAR(50), -- 地市机构代码）的sql建表语句，data_dict=xxx_str.split("\n") my_dict = {itemlist[-1]: itemlist[0] for itemlist in (item.split(" ") for item in data_dict)}df=df.rename(columns=my_dict)# 按照自己的字典替换df的名字df.replace(np.nan, None, inplace=True)#将df的空值替换为None。
然后自定义我们需要的sql语句，可喜可贺的是，jaydebeapi支持statement和many的方法，这样1、可以防止sql注入
2、sql和数据分开了
大大提升了效率。
# 接受一个df和tabl_name，返回sql和数据
def generate_insert_sql(df, table_name):insert_statements = []columns = ', '.join(df.columns) # 生成字段名placeholders = ", ".join(["?"] * len(df.columns)) # 生成占位符sql = f"INSERT INTO {table_name} ({columns}) VALUES ({placeholders});" # 生成sql语句for index, row in df.iterrows():values = []for value in row: # 将float和str分开，有单引号的区别if isinstance(value, (float)):# 数值类型直接使用processed = valueelif value == None:processed = valueelse:processed = str(value)values.append(processed)values_str = tuple(values) # 每条数据转为元组insert_statements.append(values_str) # 组合多条数据return sql, insert_statements
最后将代码交由conn执行
def sql_to_db(sql, insert_statements, conn):try:cursor = conn.cursor()cursor.executemany(sql, insert_statements)print("提交成功")except Exception as e:print("提交失败", e)finally:cursor.close()
此外，还有一些，定时生成、等待生成结束，生成结束后、下载、下载完成后存储到数据库的过程。这些在后续的过程中将会编辑补充。（另外，数据处理和插入的时间可以重复利用从而减少时间，涉及到之前做得数据库连接池。）