使用 psycopg2 将重新排列放入 postgres

Question

只是想快速了解使用 psycopg2 将重新排列中的大量数据导入 postgres 的最佳方法（即最少编码）。我见过一些使用演员的东西，但我真的认为这会很困难，我可以在网上找到一些好的东西。

示例有 200 个变量的人口普查数据，这些变量在 rearray 中读取，许多列具有不同的数据类型。我只想浏览一下使用列名称和数据类型并输入到 postgres 中。

另外，如果有比 psycopy2 更好的东西，我愿意接受建议。

这是我发现的，尽管它进入 sqlight 并且方式错误。

elif driver=='sqlite3':
                    tups=cur.fetchall()
                    if len(tups)>0:
                            _cast = {types.BooleanType: numpy.bool,
                                    types.IntType: numpy.int32,
                                    types.LongType: numpy.int64,
                                    types.FloatType: numpy.float64,
                                    types.StringType: numpy.str,
                                    types.UnicodeType: numpy.str}
                            try:
                                    typelist=[_cast[type(tmp)] for tmp in tups[0]]
                            except KeyError:
                                    raise Exception("Unknown datatype")
                            res = numpy.core.records.array(tups)
                    else:
                            return None
            res=[res[tmp] for tmp in res.dtype.names]
    except BaseException:

Answer 1

Psycopg 可以使用新的适配器（当您想要将 Python 对象传递到 Postgres 时）或新的类型转换程序（当您想要从 Postgres 读取并获取 Python 对象时）进行扩展。

看起来你必须注册 一些现有的 numpy 类型适配器，例如：

>>> psycopg2.extensions.register_adapter(numpy.int32, psycopg2._psycopg.AsIs)
>>> psycopg2.extensions.adapt(numpy.int32(42)).getquoted()
'42'

>>> psycopg2.extensions.register_adapter(numpy.str, psycopg2._psycopg.QuotedString)
>>> psycopg2.extensions.adapt(numpy.str("Hi 'quote'")).getquoted()
"'Hi ''quote'''"

通过这些注册，您可以直接使用 numpy 类型作为查询参数。

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