如何优化这段代码 def analytic_update(count_unm_fp): # 拿出统计值 最大的id，转换为int sql5 = f"select id from {cot_num} ORDER BY id DESC LIMIT 1" id_max = int(db_module.db_mysql_join(sql5)) print(id_max) # 传入计数次数 while count_unm_fp: # 取出 对应 ID的 cot_num 统计值//01-33 出现的次数 # ID = 当前表中 cot_num 最大值 - 执行次数 +1 sql1 = f"select * from {cot_num} where id = {id_max - count_unm_fp + 1}" res = db_module.db_mysql_for(sql1) # 转换为数组，并去除第一位id值 a = np.array(res)[1::] # 从小到大排序，取出索引 c = np.argsort(a) # 索引+1 表示对应的数字值 01-33 c = [b + 1 for b in c] # 分为3组，每组11个 low = c[0:11:] # [33, 28, 24, 21, 23, 25, 31, 29, 11, 16, 15] list medium = c[11:22:] high = c[22:34:] # 保存三个分区 到数据库，根据id sql2 = f"insert into `{analytic}` (low,medium,high) values ('{low}','{medium}','{high}')" db_module.db_mysql_for(sql2) print("插入完3区数据") count_unm_fp -= 1

以下是对这段代码的一些优化建议：

1. 使用参数化查询：在执行SQL查询和插入时，最好使用参数化查询，而不是直接将变量值拼接到查询字符串中。这可以提高代码的安全性和性能。具体实现方式取决于您所使用的数据库管理库。

2. 批量插入数据：可以考虑将多次插入操作合并为一次批量插入，以减少与数据库的交互次数。您可以使用批量插入语句（如`INSERT INTO ... VALUES (), (), ...`）或使用数据库管理库提供的批量插入功能。

3. 减少循环中的查询次数：当前代码中，在每次循环迭代时，都执行了一次查询操作。您可以考虑将查询操作移至循环外部，以减少与数据库的交互次数。

4. 使用列表推导简化代码：在处理`c`列表时，可以使用列表推导来简化代码。例如，您可以使用`c = [b + 1 for b in np.argsort(a)]`来替代当前的操作。

5. 使用数据库连接池：如果可能的话，使用数据库连接池来管理数据库连接。这样可以减少每次循环中的连接和断开开销。

这些优化建议可以提高代码的性能和可维护性。具体如何实施取决于您所使用的编程语言和数据库管理库。