记录一次从txt文件导入数据的python下的MySQL实现
导入
数据
文件
环境： python2.7
ComsenzXP自带MySQL
安装python-MySQL模块
数据格式：txt格式的账号信息。
数据一行一条数据。
难点：有的行只有账号，没有密码；有的为空行；有的行首行尾有三连引号；有的空行；有的不是账号密码信息。
代码实现：
<span style="color: #008080"> 1</span> <span style="color: #008000">#</span><span style="color: #008000">!/usr/bin/env python</span>
<span style="color: #008080"> 2</span> <span style="color: #008000">#</span><span style="color: #008000"> encoding: utf-8</span>
<span style="color: #008080"> 3</span>
<span style="color: #008080"> 4</span>
<span style="color: #008080"> 5</span> <span style="color: #800000">"""</span>
<span style="color: #008080"> 6</span> <span style="color: #800000">@version: ??
</span><span style="color: #008080"> 7</span> <span style="color: #800000">@author: elijahxb
</span><span style="color: #008080"> 8</span> <span style="color: #800000">@contact: elijahxb@163.com
</span><span style="color: #008080"> 9</span> <span style="color: #800000">@site:
</span><span style="color: #008080">10</span> <span style="color: #800000">@software: PyCharm Community Edition
</span><span style="color: #008080">11</span> <span style="color: #800000">@file: main.py
</span><span style="color: #008080">12</span> <span style="color: #800000">@time: 2017/7/8 23:47
</span><span style="color: #008080">13</span> <span style="color: #800000">"""</span>
<span style="color: #008080">14</span> <span style="color: #0000ff">import</span><span style="color: #000000"> MySQLdb
</span><span style="color: #008080">15</span> <span style="color: #0000ff">import</span><span style="color: #000000"> os
</span><span style="color: #008080">16</span> #<span style="color: #0000ff">import</span><span style="color: #000000"> re
</span><span style="color: #008080">17</span>
<span style="color: #008080">18</span> Conn_IP = <span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">127.0.0.1</span><span style="color: #800000">'</span>
<span style="color: #008080">19</span> Conn_UserName = <span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">root</span><span style="color: #800000">'</span>
<span style="color: #008080">20</span> Conn_PassWord = <span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">11111111</span><span style="color: #800000">'</span>
<span style="color: #008080">21</span> Conn_database = <span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">qqdata</span><span style="color: #800000">'</span>
<span style="color: #008080">22</span> Conn_Table = <span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">login</span><span style="color: #800000">'</span>
<span style="color: #008080">23</span> Conn_Port = 3306
<span style="color: #008080">24</span>
<span style="color: #008080">25</span> importpath = u<span style="color: #800000">"""</span><span style="color: #800000">D:\QQ数据库</span><span style="color: #800000">"""</span>.encode(<span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">gbk</span><span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)
</span><span style="color: #008080">26</span> pattern = <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">[0-9,a-z,A-Z]{4,12}</span><span style="color: #800000">"</span>
<span style="color: #008080">27</span> sumlist =<span style="color: #000000"> []
</span><span style="color: #008080">28</span> <span style="color: #0000ff">def</span><span style="color: #000000"> gett(path):
</span><span style="color: #008080">29</span> filedata =<span style="color: #000000"> []
</span><span style="color: #008080">30</span> onedata =<span style="color: #000000"> []
</span><span style="color: #008080">31</span> filelist =<span style="color: #000000"> os.listdir(path)
</span><span style="color: #008080">32</span> <span style="color: #0000ff">for</span> file <span style="color: #0000ff">in</span><span style="color: #000000"> filelist:
</span><span style="color: #008080">33</span> <span style="color: #0000ff">print</span> <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">处理文件中... -></span><span style="color: #800000">"</span> +<span style="color: #000000"> file
</span><span style="color: #008080">34</span> with open(os.path.join(path,file),<span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">r</span><span style="color: #800000">'</span><span style="color: #000000">) as fh:
</span><span style="color: #008080">35</span> lines =<span style="color: #000000"> fh.readlines()
</span><span style="color: #008080">36</span> <span style="color: #0000ff">for</span> index,line <span style="color: #0000ff">in</span><span style="color: #000000"> enumerate(lines):
</span><span style="color: #008080">37</span> <span style="color: #0000ff">print</span> <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">正在处理第{0}行数据，进度{0}/{1},【{2}】</span><span style="color: #800000">"</span>.format(index,len(lines),str(float(<span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">%0.2f</span><span style="color: #800000">"</span>%(float(index)/len(lines)))*100) + <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">%</span><span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)
</span><span style="color: #008080">38</span> <span style="color: #0000ff">if</span> len(line) < 14<span style="color: #000000">:
</span><span style="color: #008080">39</span> <span style="color: #0000ff">continue</span>
<span style="color: #008080">40</span> <span style="color: #0000ff">elif</span> <span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">"""</span><span style="color: #800000">'</span> <span style="color: #0000ff">in</span><span style="color: #000000"> line:
</span><span style="color: #008080">41</span> line = line.split(<span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">"""</span><span style="color: #800000">'</span>)[1<span style="color: #000000">]
</span><span style="color: #008080">42</span> text_l = line.split(<span style="color: #800000">"</span> <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)
</span><span style="color: #008080">43</span> username =<span style="color: #000000"> text_l[0]
</span><span style="color: #008080">44</span> passwd = text_l[1].split(<span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">\n</span><span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)[0]
</span><span style="color: #008080">45</span> <span style="color: #0000ff">if</span> len(username) < 4 <span style="color: #0000ff">or</span> len(passwd) < 4<span style="color: #000000">:
</span><span style="color: #008080">46</span> <span style="color: #0000ff">continue</span>
<span style="color: #008080">47</span> <span style="color: #000000"> onedata.append(username)
</span><span style="color: #008080">48</span> onedata.append(<span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">"</span> + passwd + <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">'</span><span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)
</span><span style="color: #008080">49</span> <span style="color: #000000"> filedata.append(tuple(onedata))
</span><span style="color: #008080">50</span> onedata =<span style="color: #000000"> []
</span><span style="color: #008080">51</span> filedata = list(set(filedata))<span style="color: #008000">#</span><span style="color: #008000">清除一个文件里面的所有重复项</span>
<span style="color: #008080">52</span> <span style="color: #000000"> sumlist.append(tuple(filedata))
</span><span style="color: #008080">53</span> <span style="color: #0000ff">return</span><span style="color: #000000"> sumlist
</span><span style="color: #008080">54</span>
<span style="color: #008080">55</span>
<span style="color: #008080">56</span>
<span style="color: #008080">57</span> conn = MySQLdb.Connect(host =<span style="color: #000000"> Conn_IP,
</span><span style="color: #008080">58</span> user =<span style="color: #000000"> Conn_UserName,
</span><span style="color: #008080">59</span> passwd =<span style="color: #000000"> Conn_PassWord,
</span><span style="color: #008080">60</span> db =<span style="color: #000000"> Conn_database,
</span><span style="color: #008080">61</span> port =<span style="color: #000000"> Conn_Port
</span><span style="color: #008080">62</span> <span style="color: #000000"> )
</span><span style="color: #008080">63</span> cur =<span style="color: #000000"> conn.cursor()
</span><span style="color: #008080">64</span> cur.execute(<span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">use qqdata</span><span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)
</span><span style="color: #008080">65</span> cur.execute(<span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">truncate table login</span><span style="color: #800000">"</span><span style="color: #000000">)
</span><span style="color: #008080">66</span> sqlcmd = <span style="color: #800000">"</span><span style="color: #800000">insert into login (QQ,PWD) values(%s,%s)</span><span style="color: #800000">"</span>
<span style="color: #008080">67</span> t =<span style="color: #000000"> gett(importpath)
</span><span style="color: #008080">68</span> <span style="color: #0000ff">for</span> singlefiledata <span style="color: #0000ff">in</span><span style="color: #000000"> t:
</span><span style="color: #008080">69</span> <span style="color: #000000"> cur.executemany(sqlcmd,singlefiledata)
</span><span style="color: #008080">70</span> <span style="color: #000000">cur.close()
</span><span style="color: #008080">71</span> conn.close()登录后复制
以上是记录一次从txt文件导入数据的python下的MySQL实现的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
本站声明
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
Windows 11 KB5054979中的新功能以及如何解决更新问题
3 周前
By DDD
如何修复KB5055523无法在Windows 11中安装？
2 周前
By DDD
Inzoi：如何申请学校和大学
4 周前
By DDD
如何修复KB5055518无法在Windows 10中安装？
2 周前
By DDD
Roblox：Dead Rails - 如何召唤和击败Nikola Tesla
4 周前
By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
使用ddrescue在Linux上恢复数据
Mar 20, 2024 pm 01:37 PM
DDREASE是一种用于从文件或块设备(如硬盘、SSD、RAM磁盘、CD、DVD和USB存储设备)恢复数据的工具。它将数据从一个块设备复制到另一个块设备，留下损坏的数据块，只移动好的数据块。ddreasue是一种强大的恢复工具，完全自动化，因为它在恢复操作期间不需要任何干扰。此外，由于有了ddasue地图文件，它可以随时停止和恢复。DDREASE的其他主要功能如下：它不会覆盖恢复的数据，但会在迭代恢复的情况下填补空白。但是，如果指示工具显式执行此操作，则可以将其截断。将数据从多个文件或块恢复到单
开源！超越ZoeDepth！ DepthFM：快速且精确的单目深度估计！
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0.这篇文章干了啥？提出了DepthFM：一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外，DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高，可以在少数推理步骤内合成深度图。下面一起来阅读一下这项工作~1.论文信息标题：DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者：MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr
出现0x80004005错误代码怎么办 小编教你0x80004005错误代码解决方法
Mar 21, 2024 pm 09:17 PM
在电脑中删除或解压缩文件夹，时有时候会弹出提示对话框“错误0x80004005：未指定错误”，如果遇到这中情况应该怎么解决呢？提示错误代码0x80004005的原因其实有很多，但大部分因为病毒导致，我们可以重新注册dll来解决问题，下面，小编给大伙讲解0x80004005错误代码处理经验。有用户在使用电脑时出现错误代码0X80004005的提示，0x80004005错误主要是由于计算机没有正确注册某些动态链接库文件，或者计算机与Internet之间存在不允许的HTTPS连接防火墙所引起。那么如何
谷歌狂喜：JAX性能超越Pytorch、TensorFlow！或成GPU推理训练最快选择
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow，7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中，Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来，也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近，Keras团队为三个后端（TensorFlow、JAX、PyTorch）与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先，他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流
iPhone上的蜂窝数据互联网速度慢：修复
May 03, 2024 pm 09:01 PM
在iPhone上面临滞后，缓慢的移动数据连接？通常，手机上蜂窝互联网的强度取决于几个因素，例如区域、蜂窝网络类型、漫游类型等。您可以采取一些措施来获得更快、更可靠的蜂窝互联网连接。修复1–强制重启iPhone有时，强制重启设备只会重置许多内容，包括蜂窝网络连接。步骤1–只需按一次音量调高键并松开即可。接下来，按降低音量键并再次释放它。步骤2–该过程的下一部分是按住右侧的按钮。让iPhone完成重启。启用蜂窝数据并检查网络速度。再次检查修复2–更改数据模式虽然5G提供了更好的网络速度，但在信号较弱
特斯拉机器人进厂打工，马斯克：手的自由度今年将达到22个！
May 06, 2024 pm 04:13 PM
特斯拉机器人Optimus最新视频出炉，已经可以在厂子里打工了。正常速度下，它分拣电池（特斯拉的4680电池）是这样的：官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上，拣啊拣啊拣：这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作，是完全自主的，全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下，它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置，主打一个自动纠错：对于Optimus的手，英伟达科学家JimFan给出了高度的评价：Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉
阿里7B多模态文档理解大模型拿下新SOTA
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
多模态文档理解能力新SOTA！阿里mPLUG团队发布最新开源工作mPLUG-DocOwl1.5，针对高分辨率图片文字识别、通用文档结构理解、指令遵循、外部知识引入四大挑战，提出了一系列解决方案。话不多说，先来看效果。复杂结构的图表一键识别转换为Markdown格式：不同样式的图表都可以：更细节的文字识别和定位也能轻松搞定：还能对文档理解给出详细解释：要知道，“文档理解”目前是大语言模型实现落地的一个重要场景，市面上有很多辅助文档阅读的产品，有的主要通过OCR系统进行文字识别，配合LLM进行文字理
超级智能体生命力觉醒！可自我更新的AI来了，妈妈再也不用担心数据瓶颈难题
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
哭死啊，全球狂炼大模型，一互联网的数据不够用，根本不够用。训练模型搞得跟《饥饿游戏》似的，全球AI研究者，都在苦恼怎么才能喂饱这群数据大胃王。尤其在多模态任务中，这一问题尤为突出。一筹莫展之际，来自人大系的初创团队，用自家的新模型，率先在国内把“模型生成数据自己喂自己”变成了现实。而且还是理解侧和生成侧双管齐下，两侧都能生成高质量、多模态的新数据，对模型本身进行数据反哺。模型是啥？中关村论坛上刚刚露面的多模态大模型Awaker1.0。团队是谁？智子引擎。由人大高瓴人工智能学院博士生高一钊创立，高
