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Python从MySQL数据库导入和导出数据

2024-07-242.1k 阅读

1. 环境准备

在开始从 MySQL 数据库导入和导出数据之前，我们需要确保已经安装了必要的软件和库。

1.1 MySQL 数据库安装与配置

首先，你需要安装 MySQL 数据库。可以从 MySQL 官方网站下载适合你操作系统的安装包进行安装。安装完成后，启动 MySQL 服务，并通过命令行工具（如 mysql 客户端）登录到数据库，创建一个新的数据库和表，用于后续的演示。

例如，以下是创建数据库和表的 SQL 语句：

CREATE DATABASE python_mysql_example;
USE python_mysql_example;

CREATE TABLE employees (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    age INT,
    salary DECIMAL(10, 2)
);

1.2 Python 环境与相关库安装

确保你已经安装了 Python。推荐使用 Python 3.x 版本。接下来，我们需要安装 mysql - connector - python 库，它是 MySQL 官方提供的用于 Python 连接 MySQL 数据库的驱动。

可以使用 pip 命令进行安装：

pip install mysql - connector - python

2. 从 MySQL 数据库导入数据到 Python

从 MySQL 数据库导入数据到 Python 主要涉及连接数据库、执行查询语句以及处理查询结果。

2.1 连接 MySQL 数据库

使用 mysql - connector - python 库连接 MySQL 数据库非常简单。以下是一个基本的连接示例：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

print(mydb)

在上述代码中，host 是 MySQL 服务器的地址，user 是数据库用户名，password 是密码，database 是要连接的数据库名。如果连接成功，mydb 对象将表示与数据库的连接。

2.2 执行查询语句

连接到数据库后，我们可以执行 SQL 查询语句来获取数据。以下是查询 employees 表中所有数据的示例：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM employees")

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
    print(x)

在上述代码中，我们创建了一个游标对象 mycursor，通过游标执行 SQL 查询语句 SELECT * FROM employees。fetchall() 方法用于获取查询结果集中的所有行。然后，我们通过循环遍历结果集并打印每一行的数据。

2.3 处理查询结果

查询结果通常以元组的形式返回。如果我们希望以更方便的方式处理数据，例如转换为列表或字典，可以进行相应的转换。

以下是将查询结果转换为字典列表的示例：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM employees")

columns = [desc[0] for desc in mycursor.description]
myresult = mycursor.fetchall()

data = []
for row in myresult:
    row_dict = dict(zip(columns, row))
    data.append(row_dict)

print(data)

在上述代码中，mycursor.description 包含了查询结果的列信息。我们首先提取列名，然后通过 zip() 函数将列名与每一行的数据组合成字典，并添加到 data 列表中。这样，data 列表中的每个元素都是一个表示一行数据的字典，方便后续处理。

2.4 条件查询

在实际应用中，我们往往需要根据特定条件查询数据。例如，查询年龄大于 30 岁的员工：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

age = 30
sql = "SELECT * FROM employees WHERE age > %s"
val = (age,)

mycursor.execute(sql, val)

myresult = mycursor.fetchall()

for x in myresult:
    print(x)

在上述代码中，我们使用占位符 %s 来传递参数值，避免 SQL 注入风险。val 是一个包含参数值的元组，传递给 execute() 方法。

3. 将 Python 数据导出到 MySQL 数据库

将 Python 数据导出到 MySQL 数据库需要先连接数据库，然后根据数据的情况执行插入、更新等操作。

3.1 插入单条数据

假设我们有一个新员工的数据，要插入到 employees 表中。以下是插入单条数据的示例：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES (%s, %s, %s)"
val = ("John Doe", 28, 5000.00)

mycursor.execute(sql, val)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "record inserted.")

在上述代码中，我们使用 INSERT INTO 语句插入新数据。同样使用占位符 %s 来传递参数值，val 是包含参数值的元组。执行 execute() 方法后，需要调用 mydb.commit() 方法提交事务，使插入操作生效。mycursor.rowcount 返回受影响的行数。

3.2 插入多条数据

如果要插入多条数据，可以使用 executemany() 方法。假设我们有一个包含多个员工数据的列表：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES (%s, %s, %s)"
val = [
    ("Jane Smith", 32, 6000.00),
    ("Bob Johnson", 25, 4500.00),
    ("Alice Brown", 29, 5500.00)
]

mycursor.executemany(sql, val)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "records inserted.")

在上述代码中，val 是一个包含多个元组的列表，每个元组对应一条要插入的数据。executemany() 方法会自动处理多条数据的插入。

3.3 更新数据

有时候我们需要更新数据库中的现有数据。例如，将所有员工的工资增加 10%：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "UPDATE employees SET salary = salary * 1.1"

mycursor.execute(sql)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "records updated.")

在上述代码中，UPDATE 语句用于更新数据。同样需要调用 mydb.commit() 方法提交事务。

3.4 删除数据

删除数据也是常见的操作。例如，删除年龄小于 25 岁的员工：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = "DELETE FROM employees WHERE age < 25"

mycursor.execute(sql)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "records deleted.")

在上述代码中，DELETE FROM 语句用于删除符合条件的数据，同样要通过 mydb.commit() 提交事务。

4. 处理大数据量的导入和导出

当处理大数据量时，需要注意内存使用和性能问题。

4.1 大数据量导入

对于大数据量的导入，逐行插入会非常慢且占用大量内存。一种优化方法是使用批量插入。另外，可以考虑使用 LOAD DATA INFILE 语句，它可以从文件中快速导入数据。

假设我们有一个 CSV 文件 employees.csv，内容如下：

name,age,salary
John Doe,28,5000.00
Jane Smith,32,6000.00
Bob Johnson,25,4500.00

我们可以使用以下代码通过 LOAD DATA INFILE 导入数据：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

sql = """
LOAD DATA INFILE 'employees.csv'
INTO TABLE employees
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;
"""

mycursor.execute(sql)

mydb.commit()

print(mycursor.rowcount, "records imported.")

在上述代码中，LOAD DATA INFILE 语句指定了数据文件路径、目标表、字段分隔符、字段包围符、行终止符以及要忽略的行数（第一行为表头）。

4.2 大数据量导出

当导出大数据量时，一次性获取所有数据并处理可能会导致内存溢出。可以使用游标逐行获取数据并进行处理或写入文件。

例如，将 employees 表的数据导出到一个新的 CSV 文件 exported_employees.csv：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

mycursor.execute("SELECT * FROM employees")

with open('exported_employees.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    csvwriter = csv.writer(csvfile)
    csvwriter.writerow([i[0] for i in mycursor.description])  # 写入表头
    for row in mycursor:
        csvwriter.writerow(row)

print("Data exported successfully.")

在上述代码中，我们使用 csv 模块来处理 CSV 文件。先写入表头，然后逐行从游标获取数据并写入文件。

5. 错误处理与事务管理

在数据库操作中，错误处理和事务管理非常重要。

5.1 错误处理

在执行数据库操作时，可能会遇到各种错误，如连接错误、SQL 语法错误等。mysql - connector - python 库会抛出相应的异常，我们可以使用 try - except 块来捕获并处理这些异常。

例如，处理连接错误：

import mysql.connector

try:
    mydb = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="your_username",
        password="your_password",
        database="python_mysql_example"
    )
    print("Connected successfully.")
except mysql.connector.Error as err:
    print(f"Error: {err}")

在上述代码中，如果连接数据库时出现错误，mysql.connector.Error 异常会被捕获，并打印错误信息。

5.2 事务管理

事务是一组数据库操作，要么全部成功执行，要么全部失败回滚。在 mysql - connector - python 中，默认情况下每个 SQL 语句都是一个独立的事务。如果要将多个操作作为一个事务处理，可以手动控制事务。

例如，假设我们要插入一个新员工并同时更新另一个员工的工资，作为一个事务：

import mysql.connector

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

mycursor = mydb.cursor()

try:
    # 插入新员工
    sql1 = "INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES (%s, %s, %s)"
    val1 = ("New Employee", 26, 4800.00)
    mycursor.execute(sql1, val1)

    # 更新另一个员工工资
    sql2 = "UPDATE employees SET salary = salary + 200 WHERE name = 'John Doe'"
    mycursor.execute(sql2)

    mydb.commit()
    print("Transaction committed successfully.")
except mysql.connector.Error as err:
    mydb.rollback()
    print(f"Error: {err} Transaction rolled back.")
finally:
    mydb.close()

在上述代码中，使用 try - except - finally 块。如果在事务执行过程中出现错误，except 块会捕获异常并调用 mydb.rollback() 方法回滚事务。如果没有错误，mydb.commit() 方法会提交事务。finally 块用于关闭数据库连接。

6. 与其他 Python 库结合使用

Python 有丰富的库生态系统，我们可以将 MySQL 数据导入导出操作与其他库结合，实现更复杂的功能。

6.1 与 Pandas 库结合

Pandas 是一个用于数据处理和分析的强大库。我们可以将从 MySQL 导入的数据转换为 Pandas DataFrame 进行数据分析，然后再将处理后的数据导出回 MySQL。

例如，导入数据并使用 Pandas 进行简单分析：

import mysql.connector
import pandas as pd

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example"
)

query = "SELECT * FROM employees"
df = pd.read_sql(query, mydb)

# 简单分析，例如计算平均工资
average_salary = df['salary'].mean()
print(f"Average salary: {average_salary}")

# 将分析结果写入新表
new_df = pd.DataFrame({'metric': ['average_salary'], 'value': [average_salary]})
new_df.to_sql('analysis_results', mydb, if_exists='replace', index=False)

在上述代码中，pd.read_sql() 方法将 SQL 查询结果直接转换为 Pandas DataFrame。然后我们进行了简单的数据分析（计算平均工资），并将结果使用 to_sql() 方法写入到新的数据库表 analysis_results 中。

6.2 与 Flask 或 Django 框架结合

如果开发 Web 应用，我们可以将 MySQL 数据导入导出功能集成到 Flask 或 Django 框架中。

以 Flask 为例，以下是一个简单的示例，展示如何从 MySQL 数据库获取数据并在网页上显示：

from flask import Flask, render_template
import mysql.connector

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    mydb = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="your_username",
        password="your_password",
        database="python_mysql_example"
    )

    mycursor = mydb.cursor()
    mycursor.execute("SELECT * FROM employees")
    myresult = mycursor.fetchall()

    columns = [desc[0] for desc in mycursor.description]
    data = []
    for row in myresult:
        row_dict = dict(zip(columns, row))
        data.append(row_dict)

    return render_template('index.html', data=data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在上述代码中，我们定义了一个 Flask 应用的路由 /，在该路由中从 MySQL 数据库获取数据并传递给模板 index.html 进行显示。模板 index.html 可以使用 Jinja2 模板语法来渲染数据。

7. 性能优化

在进行 MySQL 数据的导入和导出时，性能优化至关重要，尤其是处理大量数据的场景。

7.1 数据库索引优化

合理使用索引可以显著提高查询性能。例如，如果我们经常根据员工姓名进行查询，那么可以在 name 字段上创建索引。

CREATE INDEX idx_name ON employees (name);

这样，当执行类似于 SELECT * FROM employees WHERE name = 'John Doe' 的查询时，数据库可以更快地定位到相关数据，从而提升查询效率。在数据导入和导出过程中，如果涉及到基于某些字段的查询筛选，合适的索引能加快数据的定位和处理速度。

7.2 批量操作优化

如前文所述，批量插入和批量读取数据能有效减少数据库交互次数，提升性能。在插入数据时，尽量将多条数据组合成一个批量操作。对于 executemany 方法，其性能提升主要体现在减少了每次插入的数据库事务开销。同样，在读取数据时，如果数据量较大，可以通过设置合适的批量读取大小，避免一次性加载过多数据到内存中。例如：

mycursor = mydb.cursor()
batch_size = 1000
offset = 0
while True:
    sql = "SELECT * FROM employees LIMIT %s OFFSET %s"
    val = (batch_size, offset)
    mycursor.execute(sql, val)
    results = mycursor.fetchall()
    if not results:
        break
    # 处理 results 数据
    offset += batch_size

上述代码通过每次读取 batch_size 条数据，逐批处理，避免了一次性读取大量数据可能导致的内存问题，同时也能保证数据处理的高效性。

7.3 连接池的使用

在多线程或多进程的应用场景中，频繁地创建和销毁数据库连接会带来性能开销。使用连接池可以复用数据库连接，减少连接创建和销毁的次数。mysql - connector - python 支持连接池的使用。例如：

from mysql.connector.pooling import MySQLConnectionPool

config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'your_username',
    'password': 'your_password',
    'database': 'python_mysql_example',
    'pool_name':'mypool',
    'pool_size': 5
}

mypool = MySQLConnectionPool(**config)
myconn = mypool.get_connection()
mycursor = myconn.cursor()
mycursor.execute("SELECT * FROM employees")
myresult = mycursor.fetchall()
myconn.close()

在上述代码中，我们创建了一个连接池 mypool，并从连接池中获取连接进行数据库操作。使用完连接后，调用 close() 方法将连接放回连接池，而不是真正关闭连接，以便后续复用。这样在多线程环境下，多个线程可以从连接池中获取连接，减少连接创建的开销，提高整体性能。

7.4 数据库配置优化

MySQL 数据库本身也有一些配置参数可以优化性能。例如，innodb_buffer_pool_size 参数控制 InnoDB 存储引擎的缓冲池大小，适当增大该值可以提高数据缓存能力，减少磁盘 I/O 操作。此外，max_connections 参数决定了数据库允许的最大连接数，合理设置该值可以避免因连接过多导致的性能问题。不过，修改这些配置参数需要谨慎，要根据服务器的硬件资源（如内存、CPU 等）进行调整。

8. 安全性考虑

在进行 MySQL 数据的导入和导出操作时，安全性是不容忽视的重要方面。

8.1 防止 SQL 注入

SQL 注入是一种常见的安全漏洞，攻击者可以通过构造恶意的 SQL 语句来获取或修改数据库中的数据。前文提到的使用占位符（如 %s）是防止 SQL 注入的一种有效方法。以插入数据为例，如果不使用占位符，直接拼接 SQL 语句，就存在 SQL 注入风险：

# 存在 SQL 注入风险的代码
name = "John Doe'; DROP TABLE employees; --"
age = 28
salary = 5000.00
sql = "INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES ('" + name + "', " + str(age) + ", " + str(salary) + ")"
mycursor.execute(sql)

上述代码中，如果用户输入恶意的 name 值，就可能导致数据库表被删除。而使用占位符则可以有效避免这种情况：

sql = "INSERT INTO employees (name, age, salary) VALUES (%s, %s, %s)"
val = ("John Doe", 28, 5000.00)
mycursor.execute(sql, val)

这样，mysql - connector - python 库会对参数值进行正确的转义和处理，防止恶意 SQL 语句的执行。

8.2 用户认证与授权

确保只有授权的用户能够访问和操作数据库。在配置 MySQL 数据库时，要为不同的用户分配合适的权限。例如，只给需要进行数据导入导出操作的用户授予必要的 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 等权限，避免授予过高的权限。同时，要定期审查数据库用户及其权限，及时删除不必要的用户或调整权限。

8.3 数据加密

对于敏感数据，如员工的工资信息等，在存储和传输过程中进行加密是很有必要的。MySQL 支持数据加密，例如可以使用 CREATE TABLE 语句中的 ENCRYPTION 选项对表进行加密。在 Python 与 MySQL 交互过程中，如果涉及数据传输，可以使用 SSL/TLS 加密连接，以保证数据在网络传输过程中的安全性。例如，在连接数据库时，可以设置 SSL 相关参数：

mydb = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="python_mysql_example",
    ssl_ca='path/to/ca.crt',
    ssl_cert='path/to/client.crt',
    ssl_key='path/to/client.key'
)

通过上述配置，Python 与 MySQL 之间的连接将使用 SSL/TLS 加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

8.4 备份与恢复策略

为了防止数据丢失，制定完善的备份与恢复策略是必不可少的。MySQL 提供了多种备份工具，如 mysqldump 命令行工具可以用于备份数据库。在 Python 应用中，可以通过调用系统命令来执行 mysqldump 进行备份：

import subprocess

subprocess.run(['mysqldump', '-u', 'your_username', '-pyour_password', 'python_mysql_example', '>','backup.sql'])

上述代码使用 subprocess 模块调用 mysqldump 命令将 python_mysql_example 数据库备份到 backup.sql 文件中。同时，要定期测试恢复过程，确保在发生数据丢失或损坏时能够及时恢复数据。

9. 跨平台与兼容性

在实际应用中，可能需要在不同的操作系统和数据库版本上进行 MySQL 数据的导入和导出操作，因此跨平台与兼容性是需要考虑的因素。

9.1 操作系统兼容性

mysql - connector - python 库在主流操作系统（如 Windows、Linux 和 macOS）上都有良好的兼容性。不过，在不同操作系统上安装 MySQL 数据库和相关依赖时，可能会有一些差异。例如，在 Linux 系统上，可以使用包管理器（如 apt 或 yum）安装 MySQL，而在 Windows 系统上则需要从 MySQL 官方网站下载安装包进行安装。在编写 Python 代码时，要注意路径分隔符等操作系统相关的差异。例如，在处理文件路径时，Windows 使用反斜杠（\），而 Linux 和 macOS 使用正斜杠（/）。为了确保跨平台兼容性，可以使用 os 模块来处理文件路径：

import os

# 获取当前目录下的文件列表
file_list = os.listdir('.')
for file in file_list:
    if os.path.isfile(file):
        print(file)

在上述代码中，os.listdir() 和 os.path.isfile() 等函数会根据当前操作系统正确处理路径，提高代码的跨平台兼容性。

9.2 MySQL 版本兼容性

mysql - connector - python 库通常会尽量保持与不同 MySQL 版本的兼容性，但某些新特性或语法可能只在特定版本中支持。在开发过程中，要了解所使用的 MySQL 版本的特性和限制。例如，MySQL 8.0 引入了一些新的函数和特性，如果应用需要使用这些新功能，要确保部署环境中的 MySQL 版本支持。同时，在升级 MySQL 版本时，要进行充分的测试，确保数据导入导出功能不受影响。可以在官方文档中查找关于不同版本兼容性的信息，以便及时调整代码。

9.3 Python 版本兼容性

mysql - connector - python 库支持 Python 3.x 系列的多个版本。不过，在使用一些较新的 Python 特性时，要确保目标运行环境中的 Python 版本支持。例如，Python 3.8 引入了 := 海象运算符，如果在代码中使用了该运算符，要确保运行环境的 Python 版本不低于 3.8。在开发过程中，尽量使用广泛支持的 Python 特性，以提高代码在不同 Python 版本环境中的兼容性。同时，可以在项目的 requirements.txt 文件中明确指定所依赖的 mysql - connector - python 库版本以及 Python 版本范围，方便部署和维护。

10. 常见问题及解决方法

在进行 Python 与 MySQL 数据库的数据导入和导出过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是这些问题及解决方法。

10.1 连接错误

问题描述：无法连接到 MySQL 数据库，报错如 mysql.connector.errors.InterfaceError: 2003: Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061)。 解决方法：

  • 检查 MySQL 服务是否已启动。在 Windows 系统中，可以通过服务管理器查看；在 Linux 系统中，可以使用 systemctl status mysql 命令检查。
  • 确认数据库服务器地址、端口、用户名和密码是否正确。如果是远程连接，还要确保服务器的防火墙允许连接。
  • 检查 mysql - connector - python 库是否正确安装，可以尝试重新安装该库。

10.2 字符编码问题

问题描述：从数据库读取或写入的数据出现乱码。 解决方法：

  • 在创建数据库和表时，明确指定字符编码，例如 CREATE DATABASE python_mysql_example CHARACTER SET utf8mb4;。
  • 在连接数据库时，设置正确的字符集，如 mydb = mysql.connector.connect(..., charset='utf8mb4')。
  • 如果涉及到文件读写，如导出数据到文件，也要确保文件的编码与数据库编码一致。可以使用 open('file.csv', 'w', encoding='utf8mb4') 来指定文件编码。

10.3 数据类型不匹配问题

问题描述：在插入或更新数据时，报错提示数据类型不匹配，如 mysql.connector.errors.DataError: 1264: Out of range value for column 'age' at row 1。 解决方法：

  • 检查要插入或更新的数据类型是否与数据库表中定义的类型一致。例如，如果数据库表中 age 字段定义为 INT，则不能插入字符串类型的值。
  • 确保在进行数据转换时，转换操作是正确的。例如，从字符串转换为数字类型时，要确保字符串格式正确，否则会导致转换失败。

10.4 权限问题

问题描述：执行某些数据库操作时，报错提示权限不足，如 mysql.connector.errors.ProgrammingError: 1142: SELECT command denied to user 'your_username'@'localhost' for table 'employees'。 解决方法：

  • 使用具有足够权限的用户登录 MySQL 数据库，然后通过 GRANT 语句为相关用户授予所需的权限。例如，要授予 your_username 用户对 employees 表的 SELECT 权限，可以执行 GRANT SELECT ON python_mysql_example.employees TO 'your_username'@'localhost';。
  • 刷新权限，执行 FLUSH PRIVILEGES; 使权限设置生效。

10.5 事务相关问题

问题描述：事务未按预期提交或回滚，导致数据不一致。 解决方法：

  • 确保在事务操作中正确使用 commit() 和 rollback() 方法。在 try 块中执行数据库操作，在 except 块中捕获异常并调用 rollback() 方法，在没有异常时调用 commit() 方法。
  • 检查数据库的事务隔离级别设置，不同的隔离级别可能会影响事务的行为。可以通过 SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL 语句来设置事务隔离级别。常见的隔离级别有 READ - UNCOMMITTED、READ - COMMITTED、REPEATABLE - READ 和 SERIALIZABLE，根据应用需求选择合适的隔离级别。

通过对上述常见问题的了解和解决，能够更顺利地进行 Python 从 MySQL 数据库的导入和导出操作，确保数据处理的正确性和稳定性。在实际应用中，还需要根据具体情况进行分析和排查，不断优化和完善数据处理流程。同时，持续关注数据库和相关库的更新，及时了解新特性和修复的问题，以提升应用的性能和安全性。