用django做网站时,导入数据不可能还是通过后台一个个的导入,那效率就太慢了,下面介绍一种比较方便的办法,通过mysql的图形化管理工具navicat批量导入。
首先需要下载安装navicat,破解navicat12教程(或者在我的主页搜索navicat)
界面如下所示:
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/a436bdc3db55f552.png)
然后连接数据库,连上以后,打开需要导入的表,如下,假如我需要导入blog_blog表:
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/a98c4f7b9978db55.png)
点击导入,支持多种导入类型:
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/dfd2d814652f1f38.png)
目前我只用json格式导入,python把需要导入的内容批量转换成json文本还是比较方便的。
下面就详细介绍下json的导入格式:
1.准备导入的json文件,文件格式如下:
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/b3c9574e8703b98d.png)
和python的字典很像,就是一个字典里面包含了一个RECORDS的列表,这个列表里面有2个字典,2个字典就是表示有两组数据。
其中字典的key值就是数据表中的字段名。
2.首先点击json文件,点击下一步
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/3fd66eb0a64e64da.png)
3.选择导入的文件
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/c59cabdef93963c9.png)
4.选择表行的标签,这里选择json文件里列表名就是RECORDS,若没有列表名,就选择第一个空行
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/a49caa1fc9b58b03.png)
5.可以选择数据导入的起始行,和数据格式,比如日期和图片的格式,这里我的日期格式是年月日,即YMD,分隔符是 -
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/ee170c67f4851631.png)
6.点击下一步进入定义字段映射,它会自动映射json文件中匹配的字段,比如我json文件的字段和原表中的字段一样,所以它会自动匹配,如果不一样就需要自己手动匹配
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/8dd8ef3f972bee0b.png)
7.导入模式,看自己需求,此处我是追加模式
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/62e6c19065834195.png)
8.然后点击下一步,然后点击开始,如果失败,会跳出错误日志,仔细排查即可
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/2f8b22464f0f5437.png)
9.返回navicat的blog_blog表,右键刷新,即可看到追加的两条信息
![](https://img.haomeiwen.com/i14734404/c6c500dc41f410bd.png)
网友评论