有时候需要在本地导入一些stage环境的数据到本地MySQL，面对1000+的sql文件（包含表结构和数据，放在同一个文件夹下），使用navicat一个一个导入sql文件显然有点太慢了，于是考虑使用source命令批量来实现。网上看了很多人遇到这个高频的数据库sql导入问题，但是没有特别具体的解决方案，只有个大概的思路，我就抛砖引玉，作为一个详细的记录，渡人渡己。
先复习一下source的使用方法，首先要用命令行方式连接到Mysql数据库，然后使用下面的命令：
shell hljs">use database_name1
切换到需要被使用的数据库，然后再使用如下命令：
source path/to/file/table_name1.sql
本质上就是要使用这行命令来将sql文件的内容导入database_name1库里。使用source对上G大小的sql文件非常高效和丝滑，不会出现图形化界面导入的时候的卡顿或者崩溃。
但是多个sql文件（比如上千个）那么就需要source很多次，还是回到最初的问题，如何能一次性批量source进去呢？
这个时候可以想着创建一个完成批量导入的sql文件，假设命名为batch.sql，里面的内容大概如下：
source /path/to/file/table_name1.sql
source /path/to/file/table_name2.sql
source /path/to/file/table_name3.sql
...
省略900多行
source /path/to/file/table_name1000.sql
人工的去编写这个batch文件显然费力，但是我们现在目标明确了，就是要想办法实现生成这样的batch.sql文件。
可以考虑使用脚本程序来实现，把这个问题转换成一个简单的脚本任务：
对指定路径的文件夹下所有文件名进行收集，并且是每个文件的全路径+文件名写入一个新的sql文件里面。当然别忘了每行开头要添加一个source命令，一个文件单独一行。
用Python实现最简单，os.walk可以用于遍历文件夹下的文件夹和文件，get_source_batch_file.py实现如下。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import sys
import os
'''
To get all the full path of files under a given path, not to search for sub folder's files.
'''
def get_current_dir_filename_with_full_path(path: str) -> list:
filename_list = []
for i,j,filename in os.walk(path):
for item in filename:
filename_list.append(path + item)
return filename_list
这里只处理当前目录下的文件，不会收集子目录下的文件，所以最外层的循环第一次完成后就return结果了。
然后调用部分也很简单，脚本传入第一个参数就是文件夹的路径：
# usage
# the second params from terminater is the folder path.
try:
mypath = sys.argv[1]
except IndexError:
mypath = '/Users/tony/pythonwork/test/leetCode/testsqlFiles/'
if mypath[len(mypath) - 1] != '/':
mypath += '/'
filename_list = get_current_dir_filename_with_full_path(mypath)
for filename in filename_list:
print("source " + filename)
可以看出接收参数也做了入参的路径补全的处理，同样也可以不传参数，默认值就是我们需要处理的文件夹的全路径，之所以接收入参是为了日后使用更加灵活。
最后在终端使用命令如下:
python3.7 get_source_batch_file /Users/tony/pythonwork/test/leetCode > ./batch.sql
执行完成后在当前目录下就会生成需要的batch.sql。注意，我这里是使用的python3.7命令，这是因为我本机MacOS系统自带了一个python2.7，所以我单独安装了一个python3.7，由于get_source_batch_file.py用了python3特有的type hint写法，所以必须使用3.x的python命令才能正常执行。
所以方法总比困难多，没有现成的工具，我们自己写一个就OK了。
最后source /path/to/batch.sql，大功告成!
