让 Python 更加充分的使用 Sqlite3

作者:超级管理员 更新时间:2017-10-31 10:59:25 来源:未知 点击:15642
  我最近在涉及大量数据处理的项目中频繁使用sqlite3。我最初的尝试根本不涉及任何数据库,所有的数据都将保存在内存中,包括字典查找、迭代和条件等查询。这很好,但可以放入内存的只有那么多,并且将数据
  我最近在涉及大量数据处理的项目中频繁使用 sqlite3。我最初的尝试根本不涉及任何 数据库,所有的数据都将保存在内存中,包括字典查找、迭代和条件等查询。这很好,但可以放入内存的只有那么多,并且将数据从磁盘重新生成或加载到内存是一个繁琐又耗时的过程。
  我决定试一试sqlite3。因为只需打开与数据库的连接,这样可以增加可处理的数据量,并将应用程序的加载时间减少到零。此外,我可以通过 SQL 查询替换很多 Python逻辑语句。
  我想分享一些关于这次经历的心得和发现。
   TL;DR
  1.使用大量操作 (又名 executemany)。
  2.你不需要使用光标 (大部分时间)。
  3.光标可被迭代。
  4.使用上下文管理器。
  5.使用编译指示 (当它有意义)。
  6.推迟索引创建。
  7.使用占位符来插入 python 值。
   1. 使用大量操作
  如果你需要在数据库中一次性插入很多行,那么你真不应该使用 execute。sqlite3 模块提供了批量插入的方式:executemany。
  而不是像这样做:
  for row in iter_data():
      connection.execute('INSERT INTO my_table VALUES (?)', row)
  你可以利用这个事实,即 executemany 接受元组的生成器作为参数:
  connection.executemany(
      'INSERT INTO my_table VALUE (?)',
      iter_data()
  )
  这不仅更简洁,而且更高效。实际上,sqlite3 在幕后利用 executemany 实现 execute,但后者插入一行而不是多行。
  我写了一个小的基准 测试,将一百万行插入空表(数据库在内存中):
  ●executemany: 1.6 秒
  ●execute: 2.7 秒
   2. 你不需要游标
  一开始我经常搞混的事情就是,光标管理。在线示例和文档中通常如下:
  connection = sqlite3.connect(':memory:')
  cursor = connection.cursor()
  # Do something with cursor
  但大多数情况下,你根本不需要光标,你可以直接使用连接对象(本文末尾会提到)。
  像execute和executemany类似的操作可以直接在连接上调用。以下是一个证明此事的示例:
  import sqlite3
  connection = sqlite3(':memory:')
  # Create a table
  connection.execute('CREATE TABLE events(ts, msg)')
  # Insert values
  connection.executemany(
      'INSERT INTO events VALUES (?,?)',
      [
          (1, 'foo'),
          (2, 'bar'),
          (3, 'baz')
      ]
  )
  # Print inserted rows
  for row in connnection.execute('SELECT * FROM events'):
      print(row)
   3. 光标(Cursor)可被用于迭代
  你可能经常会看到使用fetchone或fetchall来处理SELECT查询结果的示例。但是我发现处理这些结果的最自然的方式是直接在光标上迭代:
  for row in connection.execute('SELECT * FROM events'):
      print(row)
  这样一来,只要你得到足够的结果,你就可以终止查询,并且不会引起资源浪费。当然,如果事先知道你需要多少结果,可以改用LIMIT SQL语句,但Python生成器是非常方便的,可以让你将数据生成与数据消耗分离。
   4. 使用Context Managers(上下文管理器)
  即使在处理SQL事务的中间,也会发生讨厌的事情。为了避免手动处理回滚或提交,你可以简单地使用连接对象作为上下文管理器。 在以下示例中,我们创建了一个表,并错误地插入了重复的值:
  import sqlite3
  connection = sqlite3.connect(':memory:')
  with connection:
      connection.execute(
          'CREATE TABLE events(ts, msg, PRIMARY KEY(ts, msg))')
  try:
      with connection:
          connection.executemany('INSERT INTO events VALUES (?, ?)', [
              (1, 'foo'),
              (2, 'bar'),
              (3, 'baz'),
              (1, 'foo'),
          ])
  except (sqlite3.OperationalError, sqlite3.IntegrityError) as e:
      print('Could not complete operation:', e)
      
  # No row was inserted because transaction failed
  for row in connection.execute('SELECT * FROM events'):
      print(row)
      
  connection.close()
   5. 使用Pragmas
  …当它真的有用时
  在你的程序中有几个 pragma 可用于调整 sqlite3 的行为。特别地,其中一个可以改善性能的是synchronous:
  connection.execute('PRAGMA synchronous = OFF')
  你应该知道这可能是危险的。如果应用程序在事务中间意外崩溃,数据库可能会处于不一致的状态。所以请小心使用! 但是如果你要更快地插入很多行,那么这可能是一个选择。
   6. 推迟索引创建
  假设你需要在数据库上创建几个索引,而你需要在插入很多行的同时创建索引。把索引的创建推迟到所有行的插入之后可以导致实质性的性能改善。
   7. 使用占位符插入 Python 值
  使用 Python 字符串操作将值包含到查询中是很方便的。但是这样做非常不安全,而 sqlite3 给你提供了更好的方法来做到这一点:
  # Do not do this!
  my_timestamp = 1
  c.execute("SELECT * FROM events WHERE ts = '%s'" % my_timestamp)
  # Do this instead
  my_timestamp = (1,)
  c.execute('SELECT * FROM events WHERE ts = ?', my_timestamp)
  此外,使用Python%s(或格式或格式的字符串常量)的字符串插值对于executemany来说并不是总是可行。所以在此尝试没有什么真正意义!
  请记住,这些小技巧可能会(也可能不会)给你带来好处,具体取决于特定的用例。你应该永远自己去尝试,决定是否值得这么做。
  End.

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