!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import pymysql import json conn = pymysql.connect( host="192.168.91.128", # mysql ip地址 user="root", passwd="root", port=3306, # mysql 端口号,注意：必须是int类型 connect_timeout = 3 # 超时时间 ) cur = conn.cursor() # 创建游标 # 获取mysql中所有数据库 cur.execute(‘SHOW DATABASES‘) data_all = cur.fetchall() # 获取执行的返回结果 # print(data_all) dic = {} # 大字典，第一层 for i in data_all: if i[0] not in dic: # 判断库名不在dic中时 # 排序列表,排除mysql自带的数据库 exclude_list = ["sys", "information_schema", "mysql", "performance_schema"] if i[0] not in exclude_list: # 判断不在列表中时 # 写入第二层数据 dic[i[0]] = {‘name‘: i[0], ‘table_list‘: []} conn.select_db(i[0]) # 切换到指定的库中 cur.execute(‘SHOW TABLES‘) # 查看库中所有的表 ret = cur.fetchall() # 获取执行结果 for j in ret: # 查询表的行数 cur.execute(‘select count(1) from `%s`;‘% j[0]) ret = cur.fetchall() # print(ret) for k in ret: print({‘tname‘: j[0], ‘rows‘: k[0]}) dic[i[0]][‘table_list‘].append({‘tname‘: j[0], ‘rows‘: k[0]}) with open(‘tj.json‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘) as f: f.write(json.dumps(dic)) View Code

 

三、写入excel中

直接读取tj.json文件，进行写入，完整代码如下：

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8

import xlwt
import json
from collections import OrderedDict

f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet(‘统计‘, cell_overwrite_ok=True)
row0 = ["库名", "表名", "行数"]

# 写第一行
for i in range(0, len(row0)):
    sheet1.write(0, i, row0[i])

# 加载json文件
with open("tj.json", ‘r‘) as load_f:
    load_dict = json.load(load_f)  # 反序列化文件
    order_dic = OrderedDict()  # 有序字典
    for key in sorted(load_dict):  # 先对普通字典key做排序
        order_dic[key] = load_dict[key]  # 再写入key

    num = 0  # 计数器
    for i in order_dic:

        # 遍历所有表
        for j in order_dic[i]["table_list"]:
            # 判断行数大于100万时
            if j[‘rows‘] > 1000000:
                # 写入库名
                sheet1.write(num + 1, 0, i)
                # 写入表名
                sheet1.write(num + 1, 1, j[‘tname‘])
                # 写入行数
                sheet1.write(num + 1, 2, j[‘rows‘])
                num += 1  # 自增1

    f.save(‘test1.xls‘)

View Code

 

执行程序，打开excel文件，效果如下：

 

python 统计MySQL大于100万的表

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