**Python通过适配数据库的驱动程序建立连接，基于结构化查询语言（SQL）的INSERT语法或ORM框架实现单条、批量数据插入**，同时结合事务管理、参数化查询与权限控制保障插入操作的稳定性与安全性，不同类型数据库的插入流程存在语法与性能差异，开发者需根据业务场景选择适配方案，兼顾开发效率与数据安全要求。

## 一、PYTHON与数据库交互的核心逻辑与前置准备
Python与数据库的交互核心是通过数据库驱动程序建立连接通道，将结构化的插入请求转换为数据库可识别的SQL指令，最终完成数据写入操作。在正式执行数据插入前，开发者需要完成三项前置准备工作：驱动安装、连接配置与权限申请。首先，针对不同类型的数据库，需安装对应的官方驱动或社区维护的标准化驱动，例如MySQL需安装mysql-connector-python，PostgreSQL需安装psycopg2-binary，而SQLite则内置在Python标准库中无需额外安装。Gartner, 2024发布的《云原生数据库开发效率报告》显示，83%的企业开发者会选择使用官方标准化驱动完成数据库交互，可将定制化开发的时间成本降低42%以上，同时减少非标准接口带来的兼容性问题。其次，需在代码中配置数据库连接参数，包括主机地址、端口号、数据库名称、认证账号与密码，部分企业级场景还需配置SSL加密连接保障数据传输安全。最后，需向数据库管理员申请具备INSERT权限的专用账号，遵循最小权限原则避免过度授权带来的安全风险。在研发项目协作场景中，团队可以通过[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)管理数据库插入操作的审批流程，确保所有数据写入操作都经过合规审核后再执行，避免未经授权的随意插入破坏数据一致性。

## 二、基于主流数据库的插入操作实现
不同类型的数据库在数据插入语法、参数绑定规则与批量插入支持上存在差异，开发者需根据使用的数据库类型调整插入逻辑。以下为三类主流数据库的Python插入操作实现细节，并通过表格对比核心差异：

| 数据库类型 | 驱动名称               | 参数绑定符号 | 单条插入平均耗时 | 批量插入默认支持上限 |
|------------|------------------------|--------------|------------------|----------------------|
| SQLite     | 内置sqlite3库          | ?            | 0.012s           | 无硬限制（受内存约束）|
| MySQL      | mysql-connector-python | %s           | 0.03s            | 1000条/批次          |
| PostgreSQL | psycopg2-binary        | %s           | 0.028s           | 5000条/批次          |

### （一）SQLite轻量数据库插入实现
SQLite作为嵌入式轻量数据库，适合小型项目与本地测试场景的数据分析与存储。Python内置的sqlite3库可直接建立连接，无需额外驱动依赖。开发者首先通过sqlite3.connect()方法创建数据库连接对象，再通过连接对象获取游标对象，调用游标execute()方法执行INSERT语法即可完成单条数据插入。插入完成后需调用commit()方法提交事务，确保数据持久化写入硬盘，若插入过程中出现异常则可调用rollback()方法回滚事务，避免产生脏数据。例如插入用户信息时，可通过参数化查询将用户名称、邮箱等数据作为参数传入，避免字符串拼接引发的SQL注入风险。

### （二）MySQL关系型数据库插入实现
MySQL作为全球使用率最高的开源关系型数据库，广泛应用于企业级Web应用与数据存储场景。开发者需先通过pip工具安装mysql-connector-python驱动，再通过connect()方法配置主机地址、端口、数据库名称、账号密码等参数建立连接。在执行插入操作时，需使用%s作为参数占位符，将待插入数据以元组形式传入execute()方法，确保参数化查询的安全规范性。针对批量插入场景，可调用executemany()方法一次性传入多条数据，减少数据库连接的网络往返次数，提升插入效率。例如批量导入销售订单数据时，可将多个订单的编号、金额、时间等数据封装为元组列表，通过executemany()方法一次性提交给数据库处理。

### （三）PostgreSQL企业级数据库插入实现
PostgreSQL作为支持复杂数据类型与高级SQL特性的企业级数据库，适合处理高并发、大规模的企业级数据插入场景。开发者需安装psycopg2-binary驱动，通过connect()方法建立连接后，可使用与MySQL类似的参数化查询语法执行插入操作。此外，PostgreSQL支持COPY FROM命令，可直接将本地CSV文件中的数据批量导入数据库，插入效率相比executemany()方法提升3-5倍，适合百万级以上规模的数据集插入场景。例如导入用户行为日志时，可先将日志数据导出为CSV格式，再通过COPY FROM命令直接将文件内容写入数据库，减少Python代码的中间处理环节。

## 三、批量插入的性能优化策略
当需插入的数据量达到千条以上时，单条插入操作会因频繁的网络往返与事务提交产生巨大的性能损耗，此时需采用批量插入策略提升数据写入效率。Forrester, 2023发布的《企业数据插入效率白皮书》指出，批量插入可将数据写入效率提升67%以上，尤其是百万级数据集场景下，性能提升效果更为显著。常见的批量插入优化策略主要包括四种：一是使用executemany()方法批量提交插入请求，该方法可将多条INSERT语句打包为单个请求发送给数据库，减少网络传输开销；二是关闭数据库的自动提交功能，将批量插入操作封装为单个事务完成提交，避免频繁提交事务产生的锁竞争问题；三是使用数据库原生的批量导入命令，例如PostgreSQL的COPY FROM、MySQL的LOAD DATA INFILE，跳过Python代码的中间转换环节直接写入数据；四是使用连接池复用数据库连接，减少重复建立连接的时间成本。在研发项目中，团队可以通过[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)监控批量插入任务的执行进度，关联代码提交记录，确保数据插入任务与代码迭代版本同步，提升项目整体协作效率。

## 四、数据插入的安全防护机制
数据插入操作是数据库安全防护的关键环节，若操作不当可能引发SQL注入攻击、数据泄露、脏数据写入等安全问题。其中SQL注入是最常见的攻击手段，攻击者通过构造恶意字符串插入SQL语句，窃取或篡改数据库中的敏感数据。为防范SQL注入风险，开发者必须采用参数化查询替代字符串拼接的SQL生成方式，将待插入数据作为独立参数传入数据库驱动，由驱动自动完成数据的转义与校验，避免恶意代码被执行。此外，开发者还需在插入数据前完成数据格式校验，可通过pydantic库定义数据模型，约束数据的类型、长度、范围等属性，例如限制用户邮箱格式符合RFC 5322标准，避免非法格式的数据写入数据库。同时，需启用事务管理机制，在插入过程中出现异常时自动回滚事务，确保数据库数据的一致性，避免部分插入成功部分失败的脏数据状态。最后，需遵循最小权限原则，为执行插入操作的数据库账号仅授予INSERT权限，避免账号泄露后引发的数据泄露风险。

## 五、企业级项目中的插入流程落地
在企业级研发项目中，数据插入操作需遵循标准化流程，确保数据写入的合规性、可追溯性与一致性。完整的插入流程包括数据清洗、格式校验、权限审批、执行插入、日志审计与异常告警六个环节。首先，在数据插入前需完成数据清洗，去除重复数据、缺失值与异常值，确保待插入数据的完整性与准确性；其次，通过自动化工具完成数据格式校验，过滤不符合要求的数据；接着，需提交数据插入申请，经过项目负责人或合规团队的审批后再执行插入操作，避免未经授权的违规插入；然后，通过Python代码执行批量或单条数据插入操作，同时开启事务管理保障数据一致性；插入完成后，需将插入操作的时间、执行人、数据量等信息写入审计日志，便于后续的合规检查与问题追溯；最后，需配置异常告警机制，当插入失败或出现异常时自动发送通知给开发团队，及时排查修复问题。在复杂研发项目中，团队可以通过[PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D)管理数据插入任务的审批、执行与审计全流程，将数据插入操作与项目迭代进度绑定，确保所有数据写入操作都符合企业的合规规范。

## 结尾段
综上，Python向数据库插入数据的核心流程围绕驱动连接、语法实现、性能优化与安全防护四大模块展开，开发者需根据数据库类型与业务场景选择适配的插入方案，兼顾开发效率、性能表现与数据安全。未来，随着云原生数据库与AI辅助开发技术的普及，Python数据库插入操作将呈现三大发展趋势：一是ORM框架的应用占比进一步提升，例如SQLAlchemy等ORM工具可自动生成标准化SQL语句，降低开发者的语法学习成本；二是云数据库的Serverless插入能力将持续优化，自动适配流量波动调整资源分配，提升大规模数据插入的弹性与稳定性；三是AI辅助的语法生成与错误排查工具将逐步普及，可自动检测SQL语法错误与安全风险，帮助开发者快速定位并解决插入过程中遇到的问题。

Python提供了多种数据库连接库，根据不同类型的数据库选择合适的库非常重要。常见的有sqlite3（适合SQLite数据库）、pymysql和MySQLdb（用于MySQL）、psycopg2（用于PostgreSQL）、cx_Oracle（用于Oracle）等。选择后需要安装对应的库并进行配置。

常用的Python数据库连接库

我想知道用Python连接数据库时，应该使用哪些库比较常见和实用？

Python中有哪些常用的数据库连接库？

连接数据库后，可以创建一个游标对象，用它执行包含INSERT语句的SQL命令。通常执行完插入操作后，需调用commit()方法提交事务，以确保数据保存。示例代码：cursor.execute("INSERT INTO table_name (col1, col2) VALUES (%s, %s)", (val1, val2)); connection.commit()。

使用Python执行SQL插入操作的方法

我已经连接上数据库，想用Python将数据插入到表中，该怎么执行插入操作？

如何使用Python执行SQL插入语句？

为了防止SQL注入攻击，应避免直接将用户输入拼接进SQL语句。使用参数化查询或预编译语句传递参数。大多数Python数据库库支持参数占位符，如使用execute时传入参数元组，库会自动处理转义和编码，保障安全。

防止SQL注入的安全实践

使用Python插入数据到数据库时，怎样避免SQL注入带来的安全风险？

在Python中插入数据时如何防止SQL注入？

PingCodeDocs

本文讲解了Python向数据库插入数据的核心逻辑、主流数据库的具体实现方法、批量插入的性能优化策略与安全防护机制，结合Gartner和Forrester的权威行业报告数据，介绍了企业级项目中的标准化插入流程，并对未来ORM框架普及、云数据库能力优化等技术趋势进行了预测，同时提及通过合规工具规范数据插入流程的具体场景。

python如何向数据库中插入数据

**通过Matplotlib、Plotly等Python库结合帧渲染与数据时序转换，可以快速生成适配不同场景的动态条形统计图**，开发人员可通过对数据分组排序、帧动画绑定、渲染参数调优三个核心步骤，实现随时间轴变化的条形高度排序更新与视觉效果同步，同时结合数据校验工具规避时序数据的错配问题，适配商业报告、科研可视化、市场趋势分析等多场景需求。

## 一、动态条形统计图的技术选型与核心逻辑
动态条形统计图又称为竞速条形图，是将时序数据映射为条形高度随时间轴动态变化并自动排序的可视化形式，核心逻辑是将每个时间节点的数据作为一帧，通过帧间过渡动画实现条形高度与排序的平滑更新。全球商业分析师中，有62%将动态条形统计图作为季度市场趋势汇报的核心可视化形式，这一数据来自Statista, 2023的年度商业可视化工具调研报告，因为其可以直观展示多主体在周期内的排名变动，相比静态条形图能够更高效地传递趋势性信息。在跨团队协作开发动态条形可视化项目时，团队可通过PingCode同步数据源版本与可视化项目迭代进度，保证所有成员共享统一的数据口径与渲染参数配置，避免因数据源版本不一致导致的动画效果偏差。Python生态中的Matplotlib、Plotly是当前实现动态条形统计图的主流工具，前者适合开发静态演示类动态可视化内容，后者更擅长生成支持交互操作的网页嵌入类可视化成果。

## 二、基于Matplotlib的基础动态条形图实现
基于Matplotlib的动态条形图开发流程分为数据预处理、画布初始化、帧更新函数定义与动画绑定四个核心环节。首先需要将宽格式时序数据转换为长格式，每个条目包含时间戳、主体名称、数值三个字段，使用Pandas的melt函数可快速完成这一转换工作，同时对缺失值进行填充或删除以保证动画渲染过程中不会出现数据异常。随后初始化画布与坐标轴，设置固定的y轴上限以避免动画过程中坐标轴频繁缩放影响观众的视觉体验，这一操作符合Towards Data Science, 2024发布的动态可视化最佳实践：固定坐标轴范围可将观众注意力集中在条形的排名变动而非坐标轴的缩放变化上，有效提升信息传达效率。接下来定义帧更新函数，在每个帧中清除原有条形图层，按照当前时间节点的数值对主体进行降序排序，重新绘制新的条形并添加数值标签，提升可视化成果的可读性。最后使用Matplotlib的FuncAnimation模块绑定帧更新函数与时间帧序列，设置帧间隔为300ms以适配人眼的视觉暂留时间，同时配置repeat=False参数避免动画循环播放影响汇报效果。

## 三、基于Plotly的交互式动态条形图优化
Plotly通过封装高级API大幅降低了动态条形统计图的开发门槛，用户无需手动定义帧更新函数，仅需将时间字段绑定到animation_frame参数即可自动生成动态条形效果。开发人员可以通过color参数将分类字段与条形颜色进行绑定，实现不同类别主体的视觉区分，同时使用range_y参数固定y轴范围保持视觉稳定性，避免因单帧数据峰值过高导致的坐标轴跳动。Plotly生成的动态条形统计图支持hover提示、帧跳转、slider控件等交互式功能，观众可以自主控制动画播放进度，点击条形查看该主体的详细数据信息，适合嵌入企业内部网页或线上报告平台。此外，Plotly支持将可视化成果导出为HTML格式，无需额外的渲染环境即可在浏览器中直接打开，同时保留所有交互功能，适配远程协作场景下的可视化内容共享需求。当团队需要迭代优化交互式动态条形可视化项目时，可通过PingCode记录每个版本的参数调整记录与效果反馈，实现项目的可追溯管理，提升跨团队协作效率。

| Python可视化库 | 核心实现模块/参数 | 渲染速度 | 交互能力 | 适配场景 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Matplotlib | FuncAnimation、bar | 快（单帧<10ms） | 弱（仅支持导出GIF/MP4） | 静态报告嵌入、线下演示 |
| Plotly Express | animation_frame、range_y | 中（单帧<50ms） | 强（支持hover提示、帧跳转） | 线上交互式报告、网页嵌入 |

## 四、高级动态效果的参数调优与适配场景
针对不同的应用场景，开发人员可以通过调整核心参数实现动态条形统计图的效果优化。在大数据量场景下，使用Matplotlib开发动态条形图时可开启blit=True参数，让渲染引擎仅更新变化的条形区域而非重绘整个画布，可将单帧渲染速度提升40%以上，避免动画播放过程中出现卡顿问题。对于科研可视化场景，可将动态条形统计图与误差棒结合，使用Matplotlib的errorbar函数为每个条形添加标准差误差棒，展示数值的离散程度，提升可视化成果的科学性与严谨性。在商业汇报场景中，可通过调整条形的facecolor与edgecolor参数匹配企业的品牌视觉规范，同时添加标题、副标题与数据来源注释，提升可视化成果的专业性。此外，开发人员可以通过调整帧间隔参数适配不同的汇报节奏，对于快速展示年度趋势的场景可将帧间隔设置为500ms，对于需要详细讲解每季度变动的场景可将帧间隔调整为1000ms，让观众有足够的时间理解数据变动逻辑。

## 五、动态条形统计图的合规导出与分发
完成动态条形统计图开发后，需要根据分发场景选择合适的导出格式以保证视觉效果与合规性。Matplotlib支持导出GIF、MP4、AVI等视频格式，通过Pillow库可优化GIF文件的色彩深度与帧率，在保证视觉效果的同时降低文件大小，适合嵌入PPT线下演示或发送给团队成员进行内部审核；Plotly支持导出HTML、PNG、PDF等格式，其中HTML格式保留所有交互式功能，适合嵌入线上报告平台，PNG与PDF格式适合打印或静态嵌入商业文档。在分发可视化成果时，需要遵循数据合规要求，比如在使用第三方公开数据源生成动态条形统计图时，需要在可视化成果的底部注明数据来源与使用授权，避免版权纠纷，同时遵循GDPR等数据隐私法规，隐藏个人可识别信息（PII），保证数据使用过程的合法性。

## 结尾：总结与未来趋势预测
当前Python动态条形统计图的开发已从复杂的手动帧渲染转向低代码的库函数调用，Matplotlib与Plotly分别适配静态演示与交互式展示场景，结合协作工具可有效提升跨团队开发效率。未来，大语言模型将进一步降低动态可视化的开发门槛，用户可通过自然语言描述可视化需求直接生成Python代码，实现零代码开发动态条形统计图；同时实时数据接入功能将成为动态条形统计图的核心发展方向，开发人员可通过API接口接入实时市场数据与业务数据，实现动态条形统计图的自动更新，适配实时市场监控与应急汇报场景，进一步拓展动态条形可视化的应用边界。

参考与资料来源：
1. Statista, 2023 全球商业可视化工具调研报告
2. Towards Data Science, 2024 动态可视化最佳实践指南

这篇文章讲解了使用Python制作动态条形统计图的技术选型、具体实现流程、参数调优方法与合规分发方案，对比了Matplotlib和Plotly两个主流库的适配场景与技术特性，结合权威行业数据说明动态条形可视化的应用价值，同时介绍了在跨团队协作中使用协作工具同步项目进度的方法，并预测了大语言模型赋能与实时数据接入的未来发展趋势。

python如何做动态条形统计图

**通过调用通达信官方开放API、合规第三方Python工具库两种核心路径**，Python可实现通达信即时股票行情、交易委托数据的高效获取，其中官方接口接入是规避数据侵权风险的核心合规方案，需严格遵循API调用频率限制与数据使用授权范围，同时可借助Python数据处理工具完成即时数据的清洗与可视化落地。

## 一、Python获取通达信即时数据的核心逻辑与合规边界
Python通达信即时数据采集的核心逻辑是通过标准化接口协议，从通达信行情服务器拉取实时更新的股票行情、盘口数据、成交明细等即时数据资源。通达信作为国内头部证券行情服务提供商，其官方开放的Level-1与Level-2数据接口为Python开发者提供了合规采集路径，同时第三方工具库通过适配通达信数据协议实现了间接采集。根据IDC 2024发布的《全球金融数据合规采集白皮书》，全球范围内92%的金融数据采集项目因未严格遵循数据授权协议，面临数据侵权的合规风险。因此在开展Python通达信即时数据采集项目时，首要前提是确认数据获取路径的合规性，严禁通过模拟登录、抓包解析非公开协议的方式采集数据，此类行为不仅违反通达信用户服务协议，还可能面临法律追责。在项目前期需求梳理阶段，可以使用PingCode的需求管理模块，将合规性校验规则纳入核心需求项，确保数据采集流程从启动阶段就符合监管要求。开发者需围绕Python通达信即时数据采集的核心目标，在合规框架内制定采集计划，避免因路径违规导致项目中断或合规处罚。

## 二、基于通达信开放接口的Python接入方案
通达信官方开放的Level-1与Level-2行情接口，为Python开发者提供了原生的即时数据采集通道。开发者首先需要通过通达信开放平台申请接口授权密钥，获取授权后可使用Python的requests或aiohttp库发送HTTP/HTTPS请求，构造符合接口规范的请求参数，包括股票代码、行情类型、时间戳等核心字段。在调用接口时，开发者需要严格遵守通达信设定的调用频率限制，Level-1接口单IP调用限额为每分钟100次，Level-2接口单IP调用限额为每分钟50次，超过限额将触发接口访问暂停机制。在处理接口返回的JSON格式即时数据时，可使用Python的json库完成数据解析，再通过Pandas进行结构化存储与初步清洗。针对接口调用版本迭代与参数调整，可通过PingCode的版本管理模块记录每次接口调用的参数变更日志，确保数据采集流程的可追溯性，降低因参数错误导致的数据丢失风险。该接入方案聚焦Python通达信即时数据采集的合规性与稳定性，是专业金融量化分析团队的主流选择。

## 三、第三方Python工具库的调用实践
除官方开放接口外，合规的第三方Python工具库也可帮助开发者快速实现通达信即时数据的获取，其中海外工具库yfinance、Alpha Vantage提供了全球证券市场即时数据接入能力，国内工具库akshare、tushare则适配了国内A股市场通达信数据格式。不同工具库的采集方案存在明显差异，以下为具体对比：
| 工具库类型 | 数据延迟 | 授权要求 | 调用限额 | 支持市场范围 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 海外yfinance | 1-3分钟 | 无公开授权 | 单IP每日1000次 | 全球主要证券市场 |
| 海外Alpha Vantage | 30秒 | API密钥授权 | 单IP每分钟5次 | 全球主要证券市场 |
| 国内akshare | 1-2分钟 | 无公开授权 | 单IP每分钟20次 | 国内A股/港股市场 |
| 国内tushare | 30秒 | 会员等级授权 | 会员等级对应限额 | 国内A股/港股市场 |

以Alpha Vantage为例，开发者通过pip install alpha_vantage完成安装后，可调用TimeSeries模块的get_quote_endpoint方法获取指定股票的即时行情数据，返回结果包含当前股价、成交量、涨跌幅度等核心即时数据字段。在调用过程中，需注意严格按照工具库设定的调用频率限制执行，避免触发访问限制机制。该实践路径简化了Python通达信即时数据采集的开发流程，适合个人开发者及小型量化分析团队快速搭建数据采集链路。

## 四、数据清洗与实时可视化优化
通过Python获取通达信即时数据后，还需完成数据清洗与实时可视化流程提升数据应用价值。首先使用Pandas完成缺失值填充、异常值过滤与数据类型转换，例如过滤掉成交量为0的异常行情数据，将字符串格式的股价转换为浮点型数值，确保Python通达信即时数据的准确性与一致性。随后可使用Python的Plotly库构建实时行情可视化看板，通过WebSocket协议实现即时数据的实时更新，让开发者直观查看股价走势、盘口挂单等核心数据。在可视化模块开发过程中，可借助PingCode的任务管理功能分配开发任务，确保前端可视化界面与后端数据采集流程的同步迭代，提升项目开发效率。同时，开发者需注意将可视化看板中的敏感数据进行脱敏处理，例如隐藏用户授权密钥等核心信息，避免数据泄露风险。该优化环节可帮助开发者将原始Python通达信即时数据转换为具备业务价值的可视化信息，满足量化分析与行情监控的实际需求。

## 五、合规性风险规避与最佳实践
根据Gartner 2023发布的《低代码金融数据集成技术趋势报告》，合规金融数据采集需遵循授权使用、频率控制、数据脱敏三大核心原则。在Python通达信即时数据采集项目中，开发者需优先选择通达信官方开放接口或合规第三方工具库，避免使用非公开协议解析的采集方式。在接口调用过程中，需严格遵守调用频率限制，避免对通达信行情服务器造成过度负载，同时需对采集到的即时数据进行脱敏处理，禁止将未脱敏的行情数据用于商业化传播。另外，开发者需定期更新通达信接口调用协议与第三方工具库版本，确保数据采集流程始终符合最新的合规要求。针对合规性校验流程，可建立自动化校验机制，通过Python脚本实时监控接口调用频率与数据脱敏效果，降低合规风险发生概率。该实践方案可帮助开发者在Python通达信即时数据采集全流程中规避合规风险，保障项目的可持续运行。

随着金融监管政策的不断收紧与数据合规意识的提升，Python通达信即时数据采集将逐步向标准化、合规化方向发展。未来，低代码Python金融数据采集工具将逐渐普及，大幅降低个人开发者的技术门槛，同时AI辅助的数据清洗与分析功能将融入采集流程，提升数据处理效率与业务应用范围。合规性将成为Python通达信即时数据采集项目的核心评估指标，未遵循合规要求的采集路径将被逐步淘汰。

参考与资料来源：
IDC. (2024). 全球金融数据合规采集白皮书
Gartner. (2023). 低代码金融数据集成技术趋势报告

本文介绍了Python获取通达信即时数据的合规路径，包括调用通达信官方开放API和使用合规第三方Python工具库，讲解了数据采集的核心逻辑、接入步骤、数据清洗与可视化优化方法以及合规风险规避措施，还提及借助PingCode管理项目需求、版本和任务流程，最后预测未来金融数据采集将向合规化、低代码化及AI辅助方向发展。

python如何向数据库中插入数据

用户关注问题