如何使用python写出内存csv？

Question

我需要将sql查询的结果输出到csv。查询结果将超出我的内存资源。此外csv​​操作在熊猫中通常比我使用csv库慢得多，所以我不想使用pandas。

我试图创建下面的代码，意图批处理1000行的列表，然后将它们附加到csv文件的内容。当我运行它时，我的系统内存耗尽，并且它不像我预期的那样工作。

我不确定我做错了什么，或者有什么我不明白的事情。

ROWS_AT_ONCE = 1000

curr.execute(
'''
SELECT
*
FROM '''+Table_Name+'''

;
'''
)
rows = curr.fetchall()
headers = list(map(lambda x: x[0], curr.description))
headers = tuple(headers)
csv_w_pointer = open(Export_Path_Name, 'a' , newline='')
csv_writer = csv.writer(csv_w_pointer, delimiter='\t', quotechar='"')
csv_writer.writerow(headers)
batch = list()
for row in rows:
    batch.append(row)
    if len(batch) >= ROWS_AT_ONCE:
        csv_writer.writerow(batch)
    batch = list()
if batch:
    csv_writer.writerow(batch)
del batch

我需要在内存不足时将sql结果写入csv。由于超出记忆，我目前的尝试失败了。

Answer 1

如果数据集很大，则应避免使用fetchall方法。使用fetchmany方法代替一次只获取一定数量的行，并立即将获取的行写入CSV以最小化内存使用情况：

ROWS_AT_ONCE = 1000

curr.execute(
'''
SELECT
*
FROM '''+Table_Name+'''

;
'''
)
headers = list(map(lambda x: x[0], curr.description))
headers = tuple(headers)
with open(Export_Path_Name, 'a' , newline='') as csv_w_pointer:
    csv_writer = csv.writer(csv_w_pointer, delimiter='\t', quotechar='"')
    csv_writer.writerow(headers)
    while True:
        rows = curr.fetchmany(ROWS_AT_ONCE)
        if not rows:
            break
        csv_writer.writerows(rows)

Answer 2

您可以使用库odo而不是所有csv循环

writing csv to sql

sqlite example

和one example写一个33gb的csv文件

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另一种选择是csv2sqlite.py脚本