使用SSH將Pandas Dataframe寫入MYSQL數據庫

Question

問題

我想使用pandas to_sql將數據幀寫入MYSQL表。 但是，我的連接需要SSH 。

我試過了什么

我有一個成功的連接用pymysql執行查詢，但是能夠直接使用像to_sql這樣的函數會讓我的生活更容易直接推送這樣的數據。 請參閱下面的我正在使用的代碼。

from sshtunnel import SSHTunnelForwarder
import pymysql as db
import pandas as pd
import numpy as np

host = 'host'
localhost = 'localhost'
ssh_username = 'ssh_username'
private_key = '/path/'

# database variables
user='user'
password='password'
database='database'

#query function that works for pulling from database
def query(q):
    with SSHTunnelForwarder(
        (host, 22),
        ssh_username=ssh_username,
        ssh_private_key=private_key,
        ssh_private_key_password="password",
        remote_bind_address=(localhost, port)
    ) as server:
        conn = db.connect(host=localhost,
                               port=server.local_bind_port,
                               user=user,
                               passwd=password,
                               db=database)

        return pd.read_sql_query(q, conn)

# What you need to for to_sql
 conn = db.connect(host=host,
                        port=port,
                        user=user, 
                        password=password,  
                        db=database)

# test df
np.random.seed(0)
number_of_samples = 10
frame = pd.DataFrame({
'feature1': np.random.random(number_of_samples),
'feature2': np.random.random(number_of_samples),
'class':    np.random.binomial(2, 0.1, size=number_of_samples),
},columns=['feature1','feature2','class'])

# to_sql
frame.to_sql(con=conn, name='test_table', if_exists='replace', flavor='mysql')

也許還有別的什么？

我正在考慮將數據幀轉換為CSV文件，然后將其導入數據庫 。 如果你有任何線索如何使用像SSH的to_sql，請告訴我。

Answer 1

我最終使用本地端口轉發來解決這個問題。

這是我在終端中用於本地端口轉發的內容：

ssh -N -v SSH_user@SSH_host -L3306:127.0.0.1:3306

我使用sqlalchemy進行連接：

from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("mysql://user:password@127.0.0.1:3306/db?charset=utf8"
df.to_sql(con=engine, name='test_table', if_exists='replace')