sql快还是pandas快 如何在Python中，使用Pandas库实现MySQL数据库地读写？

如何在Python中，使用Pandas库实现MySQL数据库地读写？

首先需要安装Sqlalchemy模块（python ORM框架，通过对象关系映射对数据库进行操作，支持几乎所有主流关系数据库，包括MySQL和SQL），这是panda连接MySQL数据库的基础。如果安装了，安装后直接在CMD窗口中输入命令PIP install，就可以直接写代码读取MySQL数据库了。测试代码如下：首先创建一个MySQL连接，然后输入SQL查询语句，最后直接使用readSQLquery函数读取MySQL数据。这里的返回结果是数据帧类型，这便于以后的程序处理数据：

3。写入MySQL数据库也非常简单。测试代码如下：先创建一个MySQL连接，然后构造dataframe数据类型，输入需要写入的数据，然后直接使用，只需将SQL函数保存到MySQL数据库中即可：至此，我们已经使用python模块完成了MySQL数据库的读写。总的来说，整个过程非常简单。只要你有一个特定的Python基金会，熟悉上面的代码，调试程序几次，你可以很快掌握它。当然，也可以直接使用pymysql模块来读写MySQL数据库，但是没有pandas那么方便。如果您感兴趣，可以在网上搜索相关信息和教程，内容非常丰富，希望以上分享的内容能对您有所帮助，欢迎您添加评论和意见。

基于Pandas的数据分析平台，数据连接该不该用SqlAlchemy的ORM？

我认为需要使用稍微大一点的项目。一旦商业模式变得更加复杂，如果我想随意修改一件事，就要修改很多部分，这很容易出错。这对我们很多人来说都很有效。如果您真的担心效率，您可以在公共接口中编写SQL，或者在其他接口中使用orm。至于以上，互联网公司不需要，都是胡说八道。互联网公司的产品迭代速度很快，变化很大。如果有200个接口，都是用SQL编写的，那么很容易出错。目前我使用的是flash框架作为HTTP前端，Sqlalchemy作为ORM，twisted作为TCP服务器，twisted基本上只访问redis，也就是说twisted本身的数据库池基本上写SQL，一旦业务模型稍微修改一下，SQL语句就要花半天时间，浪费时间。如上所述，多个数据库，或者读写分离，请大哥，这个问题Sqlalchemy不知道什么时候能解决。还有缓存的问题。现在我基本上使用redis作为缓存。我在redis和SQL中放置了一个基本数据的副本，并同时对其进行了更改。常见的查询，可以做一个缓存，这很难吗？

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