Execute_batch在这个问题发布后已经添加到psycopg2。

它比execute_values快。

所有这些技术在Postgres术语中都被称为“扩展插入”，截至2016年11月24日，它仍然比psychopg2的executemany()和这个线程中列出的所有其他方法快得多(在得到这个答案之前我尝试过)。

下面是一些不使用cur.mogrify的代码，很好，很简单:

valueSQL = [ '%s', '%s', '%s', ... ] # as many as you have columns.
sqlrows = []
rowsPerInsert = 3 # more means faster, but with diminishing returns..
for row in getSomeData:
        # row == [1, 'a', 'yolo', ... ]
        sqlrows += row
        if ( len(sqlrows)/len(valueSQL) ) % rowsPerInsert == 0:
                # sqlrows == [ 1, 'a', 'yolo', 2, 'b', 'swag', 3, 'c', 'selfie' ]
                insertSQL = 'INSERT INTO "twitter" VALUES ' + ','.join(['(' + ','.join(valueSQL) + ')']*rowsPerInsert)
                cur.execute(insertSQL, sqlrows)
                con.commit()
                sqlrows = []
insertSQL = 'INSERT INTO "twitter" VALUES ' + ','.join(['(' + ','.join(valueSQL) + ')']*len(sqlrows))
cur.execute(insertSQL, sqlrows)
con.commit()

但需要注意的是，如果可以使用copy_from()，则应该使用copy_from;)

我构建了一个程序，可以向位于另一个城市的服务器插入多行代码。

我发现使用这种方法比任何执行方法都快10倍。在我的例子中，tup是一个包含大约2000行的元组。使用这种方法大约需要10秒:

args_str = ','.join(cur.mogrify("(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", x) for x in tup)
cur.execute("INSERT INTO table VALUES " + args_str) 

使用此方法时2分钟:

cur.executemany("INSERT INTO table VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", tup)

几年来，我一直在使用ant32的答案。然而，我发现它在python 3中抛出了一个错误，因为mogrify返回一个字节字符串。

显式转换为bytse字符串是使代码与python 3兼容的简单解决方案。

args_str = b','.join(cur.mogrify("(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)", x) for x in tup) 
cur.execute(b"INSERT INTO table VALUES " + args_str)

Psycopg 2.7新增execute_values方法:

data = [(1,'x'), (2,'y')]
insert_query = 'insert into t (a, b) values %s'
psycopg2.extras.execute_values (
    cursor, insert_query, data, template=None, page_size=100
)

在Psycopg 2.6中，python的方法是:

data = [(1,'x'), (2,'y')]
records_list_template = ','.join(['%s'] * len(data))
insert_query = 'insert into t (a, b) values {}'.format(records_list_template)
cursor.execute(insert_query, data)

解释:如果要插入的数据像in一样以元组列表的形式给出

data = [(1,'x'), (2,'y')]

那么它已经是精确要求的格式

插入子句的值语法需要一个记录列表，如 插入t (a, b)值(1，'x')，(2， 'y') Psycopg使Python元组适应Postgresql记录。

惟一必要的工作是提供一个由psycopg填写的记录列表模板

# We use the data list to be sure of the template length
records_list_template = ','.join(['%s'] * len(data))

并将其放在插入查询中

insert_query = 'insert into t (a, b) values {}'.format(records_list_template)

打印insert_query输出

insert into t (a, b) values %s,%s

现在是常见的Psycopg参数替换

cursor.execute(insert_query, data)

或者只是测试将发送到服务器的内容

print (cursor.mogrify(insert_query, data).decode('utf8'))

输出:

insert into t (a, b) values (1, 'x'),(2, 'y')

游标。copy_from是迄今为止我发现的用于批量插入的最快解决方案。下面是我做的一个要点，包含一个名为IteratorFile的类，它允许迭代器产生的字符串像文件一样读取。我们可以使用生成器表达式将每个输入记录转换为字符串。所以解是

args = [(1,2), (3,4), (5,6)]
f = IteratorFile(("{}\t{}".format(x[0], x[1]) for x in args))
cursor.copy_from(f, 'table_name', columns=('a', 'b'))

对于这种微不足道的参数大小，它不会产生太大的速度差异，但当处理数千行以上时，我看到了很大的加速。它也比构建一个巨大的查询字符串更节省内存。迭代器一次只能在内存中保存一条输入记录，在某些时候，在Python进程或Postgres中构建查询字符串会耗尽内存。