今天练习Python导入csv数据到MySQL，使用代码如下：
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
# MySQL的用户：user, 密码:password, 端口：3306,数据库：test
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost:3306/test')
# 用pd.read_csv导入文件
df = pd.read_csv(filepath,sep=',',names=['字段名A','字段名B'])
# 将新建的DataFrame储存为MySQL中的数据表，不储存index列
df.to_sql(tablename, engine, if_exists='append',index= False)
第一次报错：
OSError: Initializing from file failed
网上查了一些相关文章，发现由于read_csv默认使用engine='C'来解析数据，路径中含有中文字符时就会报错，解决方法有三种：
1.最简单的，更改路径中的中文部分。
2.更改解析引擎为python。
df = pd.read_csv(filepath,sep=',',names=['字段名A','字段名B'],engine='python')
3.先通过open打开文件，再读入已打开的数据。
df = pd.read_csv(open(filepath),sep=',',names=['字段名A','字段名B'])
在尝试最后一种方法时又出现了新的报错：
UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xb3 in position 4: illegal multibyte sequence
这里编码出现错误，正确做法是更换编码方式，尝试utf8成功：
df = pd.read_csv(open(filepath,encoding='utf8'),sep=',',names=['字段名A','字段名B'])
未必所有的编码问题都可以通过更改为utf8解决，可以多试一些不同编码，常见如utf8、gbk、gb18030。
前两个问题都解决之后我又在数据导入上遇到了新的问题：
MySQL server has gone away
2M的小文件导入没有问题，但20M的文件连续两次都出现了上面的报错，由此我猜测问题可能和文件大小有关。
一番搜索之后我发现MySQL有个max_allowed_packet配置，用来限制MySQL服务端接收到的数据大小，而默认值仅有4M，导入20M的文件时显然会因为文件过大而导致MySQL server has gone away~
解决方法就是在MySQL终端更改全局变量(global) max_allowed_packet的值：
set global max_allowed_packet=209715200;
这里我们就把max_allowed_packet的值改成了200M。
可以查看确认更改结果。
show global variables like 'max_allowed_packet'；
再运行python程序就可以成功导入文件了。
还有一种方法是找到my.ini文件直接修改文件中的配置，workbench下的my.ini文件是在C盘的隐藏文件夹ProgramData下，详细路径是：
因此，在命令行进行的配置修改是临时的，每次重启服务器又会从本地配置文件中读取数据更新配置，想要永久修改配置需要更新本地文件。
