有时候需要批量插入一批数据到数据库，有很多种办法，这里我用到过三种办法：
1、通过Excel直接生成insert语句
=CONCATENATE("insert into aisee_pingfen_fengcai(id,order_n,department,subject_n,teacher_name) values('",A1,"','",B1,"','",C1,"','",D1,"','",E1,"');") 
参见：详情
2，通过直接导入Excel到mysql表，如下图所示：
其实，也可以比上图更简单，第一步可以直接到最后一步，把最后一步中的文件名从dept.txt改为第一步中的dept…xls就行了
3、通过python解析excel，然后python插入mysql
#解析Excel import sys import os import MySQLdb import xlrd #解析Excel需要的库 #打开对应的Excel文件 book = xlrd.open_workbook("abc.xls") #查看该excel文件的表格数 ，一般可能一个Excel有一个表格（sheet）,也可能有多个 sheet_num = book.nsheets print("表个数：") print(sheet_num) #查看该excel文件的表格名 print(book.sheet_names()) #一个表格一个表格处理，通过下标可以访问不同的表格，这里全部都处理了 for j in range(sheet_num): sheet = book.sheets()[j] print("列数：") print(sheet.ncols) print("行数：") print(sheet.nrows) #获取当前表格的第k行（这里就要看k行是不是有数据了，没数据的话，就会读取失败） #这种情况可以尝试读取，比如python中的try: except: 语句读取 #这个k需要提前自行指定 arrModel = sheet.row_values(k) #获取第k行第i列的数据 #这个i需要提前自行指定 data1 = arrModel[i] data2 = arrModel[i+1] data3 = arrModel[i+2] ... #获取到数据就可以直接使用MySQLdb库调用插入语句进行数据插入操作了 4.pandas读取Excel文件，然后批量插入
pandas读取excel文件，参见：https://blog.csdn.net/u0/article/details/
#1.读取excel数据并转为json 参见：[https://blog.csdn.net/u0/article/details/] #2.将json批量插入表中 client.execute("INSERT INTO {}.{} FORMAT JSONEachRow {}".format(db, tb_name, data_json), types_check=True) 5.使用Navicat等工具，直接将excel导入数据库
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