本篇文章为大家展示了Python中怎么将CSV文件导入MySQL数据库，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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CSV文件导入数据库一般有两种方法：

1、通过SQL的insert方法一条一条导入，适合数据量小的CSV文件，这里不做赘述。

２、通过load data方法导入，速度快，适合大数据文件，也是本文的重点。

样本CSV文件如下：

总体工作分为3步：

1、用python连接mysql数据库，可参考如何使用python连接数据库？

2、基于CSV文件表格字段创建表

3、使用load data方法导入CSV文件内容

load data语法简介：

LOAD DATA LOCAL INFILE 'csv_file_path' INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\r\\n' IGNORE 1 LINES

csv_file_path 指文件绝对路径

table_name 指表名称

FIELDS TERMINATED BY ',' 指以逗号分隔

LINES TERMINATED BY '\\r\\n' 指换行

IGNORE 1 LINES 指跳过第一行，因为第一行是表的字段名

下面给出全部代码：

下面给出全部代码：
#导入pymysql方法
import pymysql


#连接数据库
config = {'host':'',
         'port':3306,
         'user':'evdata',
         'passwd':'',
         'charset':'utf8mb4',
         'local_infile':1
         }
conn = pymysql.connect(**config)
cur = conn.cursor()


#load_csv函数，参数分别为csv文件路径，表名称，数据库名称
def load_csv(csv_file_path,table_name,database='evdata'):
   #打开csv文件
   file = open(csv_file_path, 'r',encoding='utf-8')
   #读取csv文件第一行字段名，创建表
   reader = file.readline()
   b = reader.split(',')
   colum = ''
   for a in b:
       colum = colum + a + ' varchar(255),'
   colum = colum[:-1]
   #编写sql，create_sql负责创建表，data_sql负责导入数据
   create_sql = 'create table if not exists ' + table_name + ' ' + '(' + colum + ')' + ' DEFAULT CHARSET=utf8'
   data_sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '%s' INTO TABLE %s FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\r\\n' IGNORE 1 LINES" % (csv_filename,table_name)

   #使用数据库
   cur.execute('use %s' % database)
   #设置编码格式
   cur.execute('SET NAMES utf8;')
   cur.execute('SET character_set_connection=utf8;')
   #执行create_sql，创建表
   cur.execute(create_sql)
   #执行data_sql，导入数据
   cur.execute(data_sql)
   conn.commit()
   #关闭连接
   conn.close()
   cur.close()

出现的问题：

我是用win10系统，代码执行时会出现以下错误

ERROR 1148 (42000): The used command is not allowed with this MySQL version.

原因是不支持命令 load data

解决方法：

需要更改下配置文件

在mysql安装目录中找到my.ini配置文件，复制以下内容到文件中

[mysqld]        #服务端配置
local-infle = 1

[mysql]         #客户端配置
local-infile = 1

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