飞书API：使用 pandas 处理数据并写入 MySQL 数据库
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# 假设已有的飞书API数据
data = [
{"user_id": "u1", "name": "Alice", "age": 25},
{"user_id": "u2", "name": "Bob", "age": 30},
# ... 更多用户数据
]
# 将飞书API数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 创建SQLAlchemy数据库引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://用户:密码@服务器/数据库')
# 将DataFrame数据写入MySQL数据库
df.to_sql('users', con=engine, if_exists='append', index=False)这段代码首先导入了必要的pandas和SQLAlchemy库。然后，它创建了一个飞书API的模拟数据集，并将其转换为pandas DataFrame。接下来，它创建了一个SQLAlchemy数据库引擎，指定了MySQL数据库的连接信息。最后，它使用to_sql方法将DataFrame中的数据写入到MySQL数据库的'users'表中。如果表已存在，数据将以追加的方式添加进去，而不是覆盖。
评论已关闭