Python—我可以使用另一个数据库中的游标（从select）将行插入到一个数据库中吗？

我试图从我们的主数据库（postgres）中选择数据，并将其插入一个临时的sqlite数据库，以便进行一些比较、分析和报告。在Python中有没有一种简单的方法可以做到这一点？我正在尝试这样做：

从主Postgres数据库获取数据：

import psycopg2
postgres_conn = psycopg2.connect(connection_string)
from_cursor = postgres_conn.cursor()
from_cursor.execute("SELECT email, firstname, lastname FROM schemaname.tablename")

插入到SQLite表中：

import sqlite3
sqlite_conn = sqlite3.connect(db_file)
to_cursor = sqlite_conn.cursor()
insert_query = "INSERT INTO sqlite_tablename (email, firstname, lastname) values %s"
to_cursor.some_insert_function(insert_query, from_cursor)

因此，问题是：是否有一个

某种插入函数

适用于此场景（使用pyodbc或使用sqlite3）

如果是，如何使用？上面的

insert\u查询是否有效？还是应该修改

如果Python中不存在这样的函数，我们也将非常感谢任何其他建议/方法。提前谢谢
 您可以从pyodbc或sqlite查看executemany。如果可以从select生成参数列表，则可以将该列表传递给ExecuteMy

根据您计划插入的记录数量，性能可能是一个问题，如本期公开发行中所述
 您应该将select查询的结果传递给
execute\u many

insert_query = "INSERT INTO smallUsers values (?,?,?)"
to_cursor.executemany(insert_query, from_cursor.fetchall())

还应使用参数化查询（？标记），如下所述：

如果要避免将整个源数据库加载到内存中，可以使用以下代码一次处理100行：

while True:
    current_data = from_cursor.fetchmany(100)
    if not current_data:
        break
    to_cursor.exectutemany(insert_query, current_data)
    sqlite_conn.commit()
sqlite_conn.commit()

更新信息：pyodbc的
fast\u executemany
属性我一直在寻找一种不使用
fetchall（）
的方法，因为它可以根据数据的大小在内存中创建一个巨大的列表。您可以改为使用fetchmany（100）。您可以尝试以下操作：
while True:current\u data=from\u cursor.fetchmany（100）如果不是current\u data:break to\u cursor.executemany（插入\u查询，当前\u数据）