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python 读取本地数据然后插入到另一个数据库中
class Buffer(object):
MAXSIZE = 8192
def __init__(self, conn, sql):
self.conn = conn
self.sql = sql
self.buffer = []
def append(self, data):
self.buffer.append(data)
if len(self.buffer) self.MAXSIZE:
self.flush()
def flush(self):
data, self.buffer = self.buffer, []
curr = self.conn.cursor()
curr.executemany(self.sql, data)
self.conn.commit()
# here are your code for init database connect conn_src and conn_store...
buff = Buffer(conn_store, "insert into sybase_user values (%s, %s)")
sql_query = "select a.id, a.name from user_info a where a.id=%s"
curr_src = conn_src.cursor()
curr_src.execute(sql_query, '0001')
for row in curr_src:
buff.append(row)
buff.flush()
Python3 - 读写字节数据
读写二进制文件，比如图片，声音文件等等。
使用模式为 rb 或 wb 的 open() 函数来读取或写入二进制数据。比如：
在读取二进制数据时，需要指明的是所有返回的数据都是字节字符串格式的，而不是文本字符串。
类似的，在写入的时候，必须保证参数是字节字符串或字节数组对象等。
读取二进制数据时，字节字符串和文本字符串的语义差异可能会导致一个潜在的陷阱。 特别需要注意的是，索引和迭代操作，返回的是字节的值而不是字节字符串。比如：
如果从二进制模式的文件中读取或写入文本数据，必须确保要进行解码和编码操作。比如：
python 读取大文件数据怎么快速读取
python中读取数据的时候有几种方法，无非是read，readline，readlings和xreadlines几种方法，在几种方法中，read和xreadlines可以作为迭代器使用，从而在读取大数据的时候比较有效果.
在测试中，先创建一个大文件，大概1GB左右，使用的程序如下：
[python] view plaincopyprint?
import os.path
import time
while os.path.getsize('messages') 1000000000:
f = open('messages','a')
f.write('this is a file/n')
f.close()
print 'file create complted'
在这里使用循环判断文件的大小，如果大小在1GB左右，那么结束创建文件。--需要花费好几分钟的时间。
测试代码如下：
[python] view plaincopyprint?
#22s
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
for i in f:
end_time = time.time()
print end_time - start_time
break
f.close()
#22s
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
for i in f.xreadlines():
end_time = time.time()
print end_time - start_time
break
f.close()
start_time = time.time()
f = open('messages','r')
k= f.readlines()
f.close()
end_time = time.time()
print end_time - start_time
使用迭代器的时候，两者的时间是差不多的，内存消耗也不是很多，使用的时间大概在22秒作用
在使用完全读取文件的时候，使用的时间在40s，并且内存消耗相当严重，大概使用了1G的内存。。
其实，在使用跌倒器的时候，如果进行连续操作，进行print或者其他的操作，内存消耗还是不可避免的，但是内存在那个时候是可以释放的，从而使用迭代器可以节省内存，主要是可以释放。
而在使用直接读取所有数据的时候，数据会保留在内存中，是无法释放这个内存的，从而内存卡死也是有可能的。
在使用的时候，最好是直接使用for i in f的方式来使用，在读取的时候，f本身就是一个迭代器，其实也就是f.read方法
如何在python中读写和存储matlab的数据文件
使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便.
import scipy.io as sio
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#matlab文件名
matfn=u'E:/python/测试程序/162250671_162251656_1244.mat'
data=sio.loadmat(matfn)
plt.close('all')
xi=data['xi']
yi=data['yi']
ui=data['ui']
vi=data['vi']
plt.figure(1)
plt.quiver( xi[::5,::5],yi[::5,::5],ui[::5,::5],vi[::5,::5])
plt.figure(2)
plt.contourf(xi,yi,ui)
plt.show()
sio.savemat('saveddata.mat', {'xi': xi,'yi': yi,'ui': ui,'vi': vi})
