使用python脚本把CSV文件数据导入ORACLE，并且使得读取CSV效率最高，10000行提交一次。并每次打印提交数量

您好，这是一个比较典型的数据迁移问题，可以使用 Python 中的 pandas 和 cx_Oracle 模块来实现。

以下是实现步骤：

1. 使用 pandas 中的 read_csv() 方法将 CSV 文件读取为 DataFrame。
2. 遍历 DataFrame，将每行数据逐一插入 ORACLE 数据库中。
3. 可以设置一个计数器，在插入完成每 10000 行数据时，执行一次提交操作。同时，在所有数据插入完成后，需要执行一次提交操作，以确保数据被正确插入。
4. 可以使用时间戳来记录每次提交的数量和时间，以便后续查看日志。

下面是示例代码：

import pandas as pd
import cx_Oracle

def import_data_to_oracle(file_path, table_name):
    # 连接 ORACLE 数据库
    conn = cx_Oracle.connect('user_name/password@localhost:1521/database_name')
    cursor = conn.cursor()

    # 读取 CSV 文件
    csv_data = pd.read_csv(file_path)

    # 迭代插入数据
    count = 0
    for index, row in csv_data.iterrows():
        # 构造插入语句
        insert_sql = "INSERT INTO " + table_name + " (column1, column2, ...) " \
                     + "VALUES (value1, value2, ...)"
        # 执行插入操作
        cursor.execute(insert_sql)

        # 计数器 +1
        count += 1
        # 每 10000 行数据，执行一次提交操作
        if count % 10000 == 0:
            conn.commit()
            print(f"{count}rows committed.")

    # 最后执行一次提交操作，确保所有数据被正确插入
    conn.commit()

    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    # 调用导入函数
    import_data_to_oracle("data.csv", "table_name")

请注意，代码中的列名、值等需要根据实际情况进行修改。