生成数据库长时间写入数据Python脚本

在Python中编写一个长时间处理大量数据并写入数据库的脚本，通常会涉及以下几个步骤：

1. **导入必要的库**：
- `pandas`：用于数据处理，读取和操作数据集。
- `sqlite3` 或 `psycopg2`（对于PostgreSQL等关系型数据库）：连接到SQL数据库并执行写入操作。
- `time` 或 `datetime`：用于控制写入间隔，避免一次性加载所有数据。

2. **数据预处理**：
使用Pandas DataFrame来清洗、整理和转换数据。

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('input_data.csv')  # 替换为你实际的数据文件路径

# 进行一些数据处理...
data_processed = preprocess(data)

3. **分批写入数据库**：
使用循环将数据分割成小块，并逐块写入数据库，防止内存溢出。

def write_to_db(chunk):
    # 连接到数据库
    conn = sqlite3.connect('your_database.db')  # 如果是SQLite
    # 或
    # conn = psycopg2.connect(database='your_database', user='...', password='...', host='...', port=...)

    # 创建游标对象
    cursor = conn.cursor()

    # 执行插入语句
    for index, row in chunk.iterrows():
        # 数据表名和字段名替换为实际值
        insert_query = f"INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES ({row['column1']}, {row['column2']})"
        cursor.execute(insert_query)

    # 提交事务
    conn.commit()

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

# 将数据切分为适合内存大小的批次
batch_size = 1000  # 根据内存限制调整
for i in range(0, len(data_processed), batch_size):
    write_to_db(data_processed.iloc[i:i+batch_size])

4. **设置延时或定时**：
可能需要添加时间间隔（比如每写入一定量数据后暂停），防止因网络问题导致写入中断。

import time

# 每写入一批数据后，等待一段时间再继续
time.sleep(5)  # 调整这个数字以适应你的需求

5. **错误处理**：
考虑添加异常处理代码，以便在发生错误时记录日志并恢复到可继续的位置。