python怎么逐行写入数据库

在Python中，逐行写入数据到文件可以通过使用`open`函数和`write`方法来实现。以下是一个简单的例子，展示了如何逐行写入数字到文本文件中：

 初始化一个计数器 i = 1 使用追加模式（'a'）打开文件 with open（'numbers.txt', 'a'） as f: 使用格式化字符串将数字转换为字符串，并添加换行符 while i <= 10: f.write（'{}\n'.format（i）） i += 1 文件会在with语句块结束后自动关闭 

这段代码会打开一个名为`numbers.txt`的文件（如果不存在则创建），并以追加模式写入数字1到10，每行一个数字。每次运行这段代码时，新的数字会被追加到文件的末尾，而不会清空之前的内容。

如果你需要处理更复杂的数据结构，比如Pandas数据框，并希望将其内容逐行写入多个文件，你可以使用以下方法：

 import pandas as pd 假设df是一个Pandas数据框 partitioncount = 5 trainingDataFile = 'sometrainingDatFileWithHugeTextDataInEachColumn.tsv' df = pd.read_table（trainingDataFile, sep='\t', header=None, encoding='utf-8'）  准备输出文件并打开它们以进行追加 outputfiles = {} filename = 'C:\\Input_Partition' for i in range（partitioncount）: outputfiles[i] = open（f'{filename}_{i}.tsv', 'a'） 遍历数据框并写入到不同的文件 for index, row in df.iterrows（）: 使用哈希函数对行数据进行处理 partition = hash（row） % partitioncount 将行数据转换为制表符分隔的字符串并写入到相应的文件 outputfiles[partition].write（'\t'.join（[str（num） for num in row]）） 关闭所有打开的文件 for file in outputfiles.values（）: file.close（） 

这段代码将Pandas数据框的每一行根据第12列（索引为11）的数据进行分区，并将每个分区的内容追加到不同的`.tsv`文件中。

请注意，使用`with`语句可以确保文件在使用完毕后自动关闭，即使在发生异常的情况下也是如此。这是一种很好的实践，可以避免资源泄露