
本教程详细探讨了 `psycopg3` 中使用 `executemany` 进行批量数据插入和冲突更新的正确方法。针对 `psycopg2` `execute_values` 的弃用,文章演示了如何构建动态 sql 语句以适应多行插入,重点讲解了占位符的正确配置,以及如何利用 `psycopg.sql` 模块提高 sql 语句构造的安全性和灵活性,避免常见的 `programmingerror`。
在 psycopg2 中,execute_values 提供了一种便捷的方式来批量插入多行数据。然而,在 psycopg3 中,该方法已被移除,开发者需要转而使用 cursor.executemany()。使用 executemany 时,一个常见的误区是直接将 VALUES %s 用于表示多列的占位符,例如:
sql = """
INSERT INTO activities (type_, key_, a, b, c, d, e)
VALUES %s
ON CONFLICT (key_) DO UPDATE
SET
a = EXCLUDED.a,
b = EXCLUDED.b,
c = EXCLUDED.c,
d = EXCLUDED.d,
e = EXCLUDED.e
"""
values = [['type', 'key', None, None, None, None, None]]
# 尝试执行:cursor.executemany(sql, values)这种做法会导致 ProgrammingError: the query has 1 placeholder but 7 parameters were passed 错误。这是因为 executemany 要求 SQL 语句中的占位符数量必须与每一行数据中的列数严格匹配,即每插入一列就需要一个 %s 占位符。VALUES %s 仅表示一个整体的占位符,而我们实际传入的 values 列表中的每个子列表包含多达7个元素。
正确的做法是为每一列提供一个 %s 占位符,并用括号将其包围,例如 VALUES (%s, %s, %s, ...)。
为了解决上述问题,我们可以根据待插入数据的列数,动态生成相应数量的占位符字符串。这种方法适用于列数不固定或需要在运行时确定的场景。
首先,确定数据中每行的列数。然后,生成与列数相同数量的 %s 占位符,并用逗号连接起来,最后用括号包裹形成 VALUES 子句。
import psycopg
# 示例数据,每行包含7列
values = [['type1', 'key1', 'val_a1', 'val_b1', 'val_c1', 'val_d1', 'val_e1'],
['type2', 'key2', 'val_a2', 'val_b2', 'val_c2', 'val_d2', 'val_e2'],
['type3', 'key3', None, None, None, None, None]]
# 假设所有行的列数相同,取第一行作为参考
num_columns = len(values[0])
# 生成占位符字符串,例如:(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)
placeholders = ', '.join(['%s'] * num_columns)
values_clause = f"({placeholders})"
# 构建完整的 SQL 语句
# 注意:这里我们直接将占位符字符串注入到 SQL 模板中
sql_template = f"""
INSERT INTO activities (type_, key_, a, b, c, d, e)
VALUES {values_clause}
ON CONFLICT (key_) DO UPDATE
SET
a = EXCLUDED.a,
b = EXCLUDED.b,
c = EXCLUDED.c,
d = EXCLUDED.d,
e = EXCLUDED.e
"""
# 建立数据库连接并执行
try:
with psycopg.connect(dbname='your_database', user='your_user', password='your_password', host='localhost') as conn:
with conn.cursor() as cur:
cur.executemany(sql_template, values)
conn.commit()
print(f"成功插入/更新 {len(values)} 行数据。")
except psycopg.Error as e:
print(f"数据库操作失败: {e}")
注意事项:
psycopg3 提供了 psycopg.sql 模块,这是一个更安全、更强大的工具,用于程序化地构建 SQL 语句。它能够帮助我们避免 SQL 注入风险,并提高动态 SQL 的可读性和可维护性。
psycopg.sql 模块的核心思想是将 SQL 语句的各个部分(如标识符、字面量、占位符)作为独立的 SQL 对象处理,然后通过 SQL 对象的 join、format 等方法进行组合。
import psycopg
from psycopg import sql
# 示例数据
values = [['type1', 'key1', 'val_a1', 'val_b1', 'val_c1', 'val_d1', 'val_e1'],
['type2', 'key2', 'val_a2', 'val_b2', 'val_c2', 'val_d2', 'val_e2'],
['type3', 'key3', None, None, None, None, None]]
num_columns = len(values[0])
# 使用 sql.Placeholder() 创建占位符对象
# sql.SQL(', ').join(...) 将占位符用逗号连接起来
placeholders = sql.SQL(', ').join(sql.Placeholder() * num_columns)
# 构建 SQL 语句模板,使用 {placeholders} 作为命名占位符
# 注意:这里的 VALUES ({placeholders}) 中的括号是 SQL 语法的一部分
isql_template = sql.SQL("""
INSERT INTO activities (type_, key_, a, b, c, d, e)
VALUES ({placeholders})
ON CONFLICT (key_) DO UPDATE
SET
a = EXCLUDED.a,
b = EXCLUDED.b,
c = EXCLUDED.c,
d = EXCLUDED.d,
e = EXCLUDED.e
""")
# 使用 .format() 方法将占位符对象注入到 SQL 模板中
# psycopg.sql 会正确地处理这些占位符,生成安全的 SQL
final_isql = isql_template.format(placeholders=placeholders)
# 建立数据库连接并执行
try:
with psycopg.connect(dbname='your_database', user='your_user', password='your_password', host='localhost') as conn:
with conn.cursor() as cur:
# 可以打印生成的 SQL 语句以供调试
# print(f'Generated SQL: {final_isql.as_string(conn)}')
cur.executemany(final_isql, values)
conn.commit()
print(f"成功插入/更新 {len(values)} 行数据。")
except psycopg.Error as e:
print(f"数据库操作失败: {e}")
psycopg.sql 模块的优势:
在 psycopg3 中进行批量数据插入和冲突更新时,executemany 是一个强大的工具。关键在于正确理解其占位符机制:对于 VALUES 子句,需要为每一列数据提供一个独立的 %s 占位符,并用括号包裹。
为了实现这一目标,我们可以选择:
无论选择哪种方法,都应确保 SQL 语句的占位符数量与每行数据的列数精确匹配,这是避免 ProgrammingError 的核心。同时,合理利用事务管理,确保批量操作的原子性和数据一致性。
以上就是psycopg3 高效批量插入与冲突处理:executemany 的正确实践的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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