如何在Python中循环运行_query（），生成多个数据集，然后再生成多个CSV？

因此，我正在从与Datagrip的连接中提取一些数据集。我正在做的是根据id号生成一些表，我想根据结果生成CSV。这是我到目前为止的代码：

import os
import sqlalchemy

pd.options.display.max_columns = 500
pd.options.display.max_rows = 500
from datetime import timedelta

import psycopg2
import csv

DB_USER = 'XXXXXX'
DB_PASS = 'XXXXXX'
DB_HOST = 'XXXXXX'
DB_PORT =  XXXX
DB_NAME = 'xxxxxx'

def get_engine():
    return sqlalchemy.create_engine(
        'postgresql://{}:{}@{}:{}/{}'.format(DB_USER, DB_PASS, DB_HOST, DB_PORT, DB_NAME))

def run_query(query_txt):
    engine = get_engine()
    with engine.begin() as con:
        return pd.read_sql(query_txt, con)

df = run_query(
"""
select * from database
where id between 0 and 100000
""")

df.to_csv('data_1.csv', sep= ",", quoting=csv.QUOTE_ALL, index=False)

但是，我需要这样做几次，id介于100001和200000之间，200001和300000之间，以此类推。有没有一种方法可以让这一切自动化

谢谢