我来给你一套实用的实现方案，不管是用脚本灵活处理还是用MySQL原生工具高效导入都能搞定，分两种常见场景来说明：

方法一：用Python脚本（灵活可控，适配复杂规则） #

这种方式能轻松解析文件名规则，还能处理CSV格式的各种细节，步骤如下：

1. 解析文件名提取标识字段
   针对你提到的T001U020C075.csv这类命名，我们可以通过字符串拆分把标识映射到数据库字段，比如test_id=T001、user_id=U020、channel_id=C075：

   import os
   import csv
   import mysql.connector
   
   # 定义文件名解析逻辑
   def parse_filename(filename):
       base_name = os.path.splitext(filename)[0]
       # 按固定长度拆分（假设每个标识都是4位，比如前缀+3位数字）
       test_id = base_name[0:4]
       user_id = base_name[4:8]
       channel_id = base_name[8:12]
       return test_id, user_id, channel_id
   

2. 连接数据库批量插入数据
   遍历目标文件夹里的所有CSV，读取每一行测试结果，加上解析出的标识字段，批量插入到数据库表中：

   # 数据库连接配置
   db_config = {
       'host': '你的数据库地址',
       'user': '数据库用户名',
       'password': '数据库密码',
       'database': '目标数据库名'
   }
   
   # CSV文件所在文件夹路径
   csv_folder = '/path/to/your/csv/directory'
   
   conn = mysql.connector.connect(**db_config)
   cursor = conn.cursor()
   
   # 假设数据库表结构为：test_id, user_id, channel_id, result1, result2, result3
   insert_sql = """
       INSERT INTO test_results (test_id, user_id, channel_id, result1, result2, result3)
       VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
   """
   
   for filename in os.listdir(csv_folder):
       if filename.endswith('.csv'):
           test_id, user_id, channel_id = parse_filename(filename)
           csv_path = os.path.join(csv_folder, filename)
           with open(csv_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
               reader = csv.reader(f)
               # 跳过CSV表头（如果你的文件有表头的话）
               next(reader)
               # 准备批量插入的数据
               batch_data = []
               for row in reader:
                   # 把解析的标识字段和CSV行数据合并
                   batch_data.append((test_id, user_id, channel_id) + tuple(row))
               # 执行批量插入
               cursor.executemany(insert_sql, batch_data)
               conn.commit()
               print(f"成功导入 {filename} 中的 {len(batch_data)} 条数据")
   
   cursor.close()
   conn.close()
   

方法二：用MySQL原生LOAD DATA INFILE（高效，适合大文件） #

如果你的CSV文件体积很大，用MySQL原生工具导入速度更快，需要先预处理文件名解析，生成对应的导入脚本：

1. 编写批量导入脚本（以Bash为例，适用于Linux环境）
   遍历所有CSV文件，为每个文件生成LOAD DATA语句，把文件名解析出的字段作为固定值插入：

   #!/bin/bash
   CSV_DIR="/path/to/your/csv/files"
   DB_USER="数据库用户名"
   DB_PASS="数据库密码"
   DB_NAME="目标数据库名"
   
   for file in $CSV_DIR/*.csv; do
       filename=$(basename "$file")
       base_name=${filename%.csv}
       # 解析文件名中的标识字段
       test_id=${base_name:0:4}
       user_id=${base_name:4:4}
       channel_id=${base_name:8:4}
       # 执行MySQL导入命令
       mysql -u$DB_USER -p$DB_PASS $DB_NAME << EOF
       LOAD DATA INFILE '$file'
       INTO TABLE test_results
       FIELDS TERMINATED BY ','
       OPTIONALLY ENCLOSED BY '"'
       LINES TERMINATED BY '\n'
       IGNORE 1 ROWS
       (result1, result2, result3)
       SET test_id='$test_id', user_id='$user_id', channel_id='$channel_id';
       EOF
       echo "完成导入: $filename"
   done
   

   注意：使用LOAD DATA INFILE需要确保MySQL服务有权限读取目标CSV文件，并且secure_file_priv配置符合要求。

2. 执行脚本
   给脚本添加执行权限：chmod +x import_csv.sh，然后运行./import_csv.sh即可批量完成导入。

关键注意事项 #

• 字段格式匹配：如果数据库字段只需要数字部分（比如T001只存001），可以在解析文件名时处理，比如test_id = base_name[1:4]。
• CSV格式一致性：所有CSV文件的列数、顺序必须和数据库表中要插入的结果字段完全对应，避免插入报错。
• 事务保障：如果用脚本插入，建议添加事务处理逻辑，避免部分文件导入失败导致数据不一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R Loomas