Python 带qTableview的熊猫模型的慢速PyQt5 QAbstractTableModel

我正在使用PandaModel（QAbstractTableModel）在qtableView中显示数据。它在数据较少的情况下运行良好。但每当我尝试使用大数据时，它就会变得很慢。对于5000行数据，几乎需要20-25秒。在mssql mgmt studio中运行查询只需要几秒钟。我没有得到我的代码错误的地方

class PandasModel(QtCore.QAbstractTableModel): 
    def __init__(self, df = pd.DataFrame(), parent=None): 
        QtCore.QAbstractTableModel.__init__(self, parent=parent)
        self._df = df

    def headerData(self, section, orientation, role=QtCore.Qt.DisplayRole):

        if role != QtCore.Qt.DisplayRole:
            return QtCore.QVariant()

        if orientation == QtCore.Qt.Horizontal:
            try:
                return self._df.columns.tolist()[section]
            except (IndexError, ):
                return QtCore.QVariant()
        elif orientation == QtCore.Qt.Vertical:
            try:
                return self._df.index.tolist()[section]+1
            except (IndexError, ):
                return QtCore.QVariant()

    def data(self, index, role=QtCore.Qt.DisplayRole):

        if role != QtCore.Qt.DisplayRole:
            return QtCore.QVariant()

        if not index.isValid():
            return QtCore.QVariant()

        return QtCore.QVariant(str(self._df.iloc[index.row(), index.column()]))
        

    def setData(self, index, value, role):
        if not index.isValid():
            return False
        if role != QtCore.Qt.EditRole:
            return False
        row = index.row()
        if row < 0 or row >= len(self._data.values):
            return False
        column = index.column()
        if column < 0 or column >= self._data.columns.size:
            return False
        self._data.values[row][column] = value
        self.dataChanged.emit(index, index)
        return True
    
    def rowCount(self, parent=QtCore.QModelIndex()): 
        return len(self._df.index)

    def columnCount(self, parent=QtCore.QModelIndex()): 
        return len(self._df.columns)

    def sort(self, column, order):
        colname = self._df.columns.tolist()[column]
        self.layoutAboutToBeChanged.emit()
        self._df.sort_values(colname, ascending= order == QtCore.Qt.AscendingOrder, inplace=True)
        self._df.reset_index(inplace=True, drop=True)
        self.layoutChanged.emit()

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因为您使用的是数据库中的数据，所以我想指出PyQt 以及处理数据库中的数据

看看你的模型，对我来说，模型看起来很好，试着看看你的程序的哪个部分在消耗时间

您可以查看这些线程，了解有关这些线程的更多信息和详细信息：

最终的解决方案是使用分页，一次只显示5001000行，它将在几秒钟内运行

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您可以访问这些线程来实现分页：或者

谢谢您的评论，但我认为问题出在我的模型中。因为从'data=pd.read\u sql\u query（query\u string，sql\u conn）'我很快就得到了数据。每当模型试图在“tableView”中显示数据时，速度就会变慢。我不想在我的应用程序中使用分页。

sql_conn = pyodbc.connect('DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};SERVER=' +
                          server+';DATABASE='+database+';UID='+username+';PWD=' + password)
cursor = sql_conn.cursor()

def loadTranForACC(AccountID):
    query_string="Select * from  user.dbo.Transaction(nolock) where accID =" + AccountID
    data=pd.read_sql_query(query_string, sql_conn)
    return data