import pandas as pd
import os
from sqlalchemy import create_engine

匯入sqlalchemy

#配置資料庫
db_info = {'user': 'root',
            'password': 'xxx',
           'host': 'localhost',
            'port': 3306,
            'database': 'ip'
            }
#配置資料庫引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://%(user)s:%(password)
 
[email protected]%(host)s:%(port)d/%(database)s?charset=utf8' % db_info, encoding='utf-8')

def readFile():
    try:
        #獲取當前路徑
        cwd = os.getcwd()
        #遍歷當前路徑,路徑,檔案全部爬去出來
        for dirpaths, dirnaames,filenames in os.walk(cwd):
            #判斷csv檔案是否存在
            for filename in
 
 filenames:
                if filename.endswith(".csv"):
                    #讀取檔案
                    df = pd.read_csv(filename,encoding="utf8",sep=',',dtype={'code':str})
                    print(df)
                #直接寫入資料庫,'t_pandasRead'為表名,會自動建立一個表,不需要自己動手建立
                #to_sql函式支援兩類mysql引擎一個是sqlalchemy，另一個是sqlliet3,在寫入庫的時候，pymysql(python3),mysqldb(python2)是不能用的，只能使用sqlalchemy或者sqlliet3.
 

                   df.to_sql('t_pandasRead',con=engine,if_exists='append',index=False)
#第一個引數't_pandasRead'是需要匯入的表名
#第二個引數資料庫引擎
#第三個引數if_exists=""，引號裡面可以跟三個引數，fail（如果表存在，啥也不做），replace（如果表存在，刪了表，再建立一個新表，把資料插入），append（如果表存在，把資料插入，如果表不存在建立一個表）
#第四個引數是否需要配置索引

這裡,讀取出來的資料型別是text,double,bigint型別,沒有索引,雖然儲存方便,但是不適合資料庫管理,比較適合資料圖形化操作,請根據需要來選擇,否則大坑小坑不斷,後患無窮呢!

#呼叫函式
readFile()