Python 矢量化

在python脚本中，我需要对同一数据库中类似（但不相关）的表执行一系列sql查询。每个select的输出列始终相同。有没有一种方法可以执行此异步操作以减少处理时间

tables =  pd.DataFrame(['Table1, Table2, Table3'], columns=['Table Name'])
sqlQuery1 = '''select a, b, c from TABLENAME'''

sqlDataLst = []
for i, row in tables.iterrows():
    
    sqlQuery1_exe= sqlQuery1.replace("TABLENAME",row['Table Name'])
    sqlData = pd.read_sql_query(sqlQuery1_exe,getConn())
    sqlDataLst.append(sqlData)
        
sqlDataAll = pd.concat(sqlDataLst)

---

您可以使用多线程。定义一个新函数（我们称之为

new\u function

），该函数获取表名作为参数，然后运行

read\u sql\u query

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
   for i, row in tables.iterrows():
      future = executor.submit(new_function, row['Table Name'])

---

注意：在python中使用多线程时，应该注意GIL（Pandas的开发人员对此非常小心）

您可以使用多线程。定义一个新函数（我们称之为

new\u function

），该函数获取表名作为参数，然后运行

read\u sql\u query

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
   for i, row in tables.iterrows():
      future = executor.submit(new_function, row['Table Name'])

---

注意：在python中使用多线程时，应该注意GIL（Pandas的开发人员对此非常小心）

可能需要逻辑。.可能需要逻辑。.在for循环中附加sqlDataLst并不能提高速度。但是，使用

future[i]=execu…

在for循环中填充一个列表，然后在该列表中循环以获取数据就成功了。谢谢：-）很高兴知道。很高兴听到这有帮助。在for循环中添加sqlDataLst并没有提高速度。但是，使用

future[i]=execu…

在for循环中填充一个列表，然后在该列表中循环以获取数据就成功了。谢谢：-）很高兴知道。很高兴听到这有帮助。