1.查詢數據庫中數據表是否存在，不存在則創建

            
              import psycopg2

conn = psycopg2.connect(host=***, port=***, database=***, user=***, password=***)
cur = conn.cursor()
try:
     cur.execute("select to_regclass(" + "\'" +  table_name + "\'" + ") is not null")
     rows = cur.fetchall()
except Exception as e:
     rows = []
     conn.close()
if rows:
     data = rows
     flag = data[0][0]
     print(flag)   

            
          

flag的值即為查詢出來的表是否存在的狀態，存在則為True，不存在則為False
利用python在數據庫創建表的例子網上很多，在此就不進行贅述了。

1. executemany()方法批量輸入數據到數據庫
   data是需要插入的數據，為list類型，3列，數據條數有70多萬條

            
              import psycopg2
    
conn = psycopg2.connect(host=***, port=***, database=***, user=***, password=***)
cur = conn.cursor()
sql =  "insert into " + table_name + " values(%s, %s, %s)"
cur.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()

            
          

該方法下，70多萬條數據插入到數據庫需要3.88分鐘

1. datafame的to_sql()插入數據到數據庫

            
              from sqlalchemy import create_engine

result = pd.DataFrame(data)
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
pd.io.sql.to_sql(result, table_name, engine, index = False, if_exists='append')

            
          

該方法下，70多萬條數據插入到數據庫需要4.42分鐘

1. 強大的copy_from()，是postgresSQ的內置函數

            
              import psycopg2
from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd
import StringIO
from io import BytesIO

data1 = pd.DataFrame(data)
# dataframe類型轉換為IO緩沖區中的str類型
output = BytesIO()
data1.to_csv(output, sep='\t', index=False, header=False)
output1 = output.getvalue()
   
conn = psycopg2.connect(host=***, user=***, password=***, database=***)
cur = conn.cursor()
cur.copy_from(StringIO.StringIO(output1), table_name1, null='',columns=columns)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()
print('done')

            
          

這兒需要特別記錄下，copy_from是默認將\N作為NULL值得，但是to_csv會將None值變為“”字符串，因此需要在copy_from中說明null=''，即空字符串就是代表的NULL，找了好久才找到快速解決null值得問題，是中文網站上找到的，確實英文提問英文回答的，應該是兩個老外一問一答

在實際使用中又遇到一個問題，查詢數據庫時，如果字段為int類型，存在空值，python查詢出數據后，int類型空值會變成NaN，to_csv時，int類型字段會被修改為float類型的，我的解決方法是在查詢sql時將int型字段轉換為字符串類型的。

用copy_from()方法，70多萬條數據插入到數據庫僅僅需要0.06分鐘,相比于前兩種方法執行效率高太多啦
嘗試了多張數據表循環批量插入，之前用executemany()需要15個小時才能插入完成的數據，用copy_from()只需要90分鐘左右。相比來說已經很優秀了！

原文地址：https://blog.csdn.net/skye1208/article/details/90264431