Pandas直接读取sql脚本的方法

这篇文章主要介绍了Pandas直接读取sql脚本的方法,本文给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

之前有群友反应同事给了他一个几百MB的sql脚本，导入数据库再从数据库读取数据有点慢，想了解下有没有可以直接读取sql脚本到pandas的方法。

解析sql脚本文本文件替换成csv格式并加载

我考虑了一下sql脚本也就只是一个文本文件而已，而且只有几百MB，现代的机器足以把它一次性全部加载到内存中，使用python来处理也不会太慢。

我简单研究了一下sql脚本的导出格式，并根据格式写出了以下sql脚本的读取方法。

注意：该读取方法只针对SQLyog导出的mysql脚本测试，其他数据库可能代码需要根据实际情况微调。

读取方法：

 from io import StringIO import pandas as pd import re def read_sql_script_all(sql_file_path, quotechar="'") -> (str, dict): insert_check = re.compile(r"insert +into +`?(\w+?)`?\(", re.I | re.A) with open(sql_file_path, encoding="utf-8") as f: sql_txt = f.read() end_pos = -1 df_dict = {} while True: match_obj = insert_check.search(sql_txt, end_pos+1) if not match_obj: break table_name = match_obj.group(1) start_pos = match_obj.span()[1]+1 end_pos = sql_txt.find(";", start_pos) tmp = re.sub(r"\)( values |,)\(", "\n", sql_txt[start_pos:end_pos]) tmp = re.sub(r"[`()]", "", tmp) df = pd.read_csv(StringIO(tmp), quotechar=quotechar) dfs = df_dict.setdefault(table_name, []) dfs.append(df) for table_name, dfs in df_dict.items(): df_dict[table_name] = pd.concat(dfs) return df_dict

参数：

sql_file_path：sql脚本的位置
quotechar：脚本中字符串是单引号还是双引号，默认使用单引号解析

一个字典，键是表名，值是该表对应的数据所组成的datafream对象

下面我测试读取下面这个sql脚本：

其中的表名是index_test：

 df_dict = read_sql_script_all("D:/tmp/test.sql") df = df_dict['index_test'] df.head(10)

结果：

可以看到能顺利的直接从sql脚本中读取数据生成datafream。

当然上面写的方法是一次性读取整个sql脚本的所有表，结果为一个字典（键为表名，值为datafream）。但大部分时候我们只需要读取sql脚本的某一张表，我们可以改造一下上面的方法：

 def read_sql_script_by_tablename(sql_file_path, table_name, quotechar="'") -> (str, dict): insert_check = re.compile(r"insert +into +`?(\w+?)`?\(", re.I | re.A) with open(sql_file_path, encoding="utf-8") as f: sql_txt = f.read() end_pos = -1 dfs = [] while True: match_obj = insert_check.search(sql_txt, end_pos+1) if not match_obj: break start_pos = match_obj.span()[1]+1 end_pos = sql_txt.find(";", start_pos) if table_name != match_obj.group(1): continue tmp = re.sub(r"\)( values |,)\(", "\n", sql_txt[start_pos:end_pos]) tmp = re.sub(r"[`()]", "", tmp) df = pd.read_csv(StringIO(tmp), quotechar=quotechar) dfs.append(df) return pd.concat(dfs)

参数：

sql_file_path：sql脚本的位置
table_name：被读取的表名
quotechar：脚本中字符串是单引号还是双引号，默认使用单引号解析

该表所对应的datafream对象

读取代码：

 df = read_sql_script_by_tablename("D:/tmp/test.sql", "index_test") df.head()

结果：

将sql脚本转换为sqlite格式并通过本地sql连接读取

在写完上面的方法后，我又想到另一种解决思路，就是将sql脚本转换成sqlite语法的sql语句，然后直接加载。各种类型的数据库的sql语句变化较大，下面的方法仅针对SQLyog导出的mysql脚本测试通过，如果是其他的数据库，可能下面的方法仍然需要微调。最好是先自行将sql脚本转换为sqlite语法的sql语句后，再使用我写的方法加载。

加载sql脚本的方法：

 from sqlalchemy import create_engine import pandas as pd import re def load_sql2sqlite_conn(sqltxt_path): create_rule = re.compile("create +table [^;]+;", re.I) insert_rule = re.compile("insert +into [^;]+;", re.I) with open(sqltxt_path, encoding="utf-8") as f: sqltxt = f.read() engine = create_engine('sqlite:///:memory:') pos = -1 while True: match_obj = create_rule.search(sqltxt, pos+1) if match_obj: pos = match_obj.span()[1] sql = match_obj.group(0).replace("AUTO_INCREMENT", "") sql = re.sub("\).+;", ");", sql) engine.execute(sql) match_obj = insert_rule.search(sqltxt, pos+1) if match_obj: pos = match_obj.span()[1] sql = match_obj.group(0) engine.execute(sql) else: break tablenames = [t[0] for t in engine.execute( "SELECT tbl_name FROM sqlite_master WHERE type='table';").fetchall()] return tablenames, engine.connect()

参数：

sql_file_path：sql脚本的位置

两个元素的元组，第一个元素是表名列表，第二个元素是sqlite内存虚拟连接

测试读取：

 tablenames, conn = load_sql2sqlite_conn("D:/tmp/test.sql") tablename = tablenames[0] print(tablename) df = pd.read_sql(f"select * from {tablename};", conn) df

结果：