最后，在SQLalchemy1.2版本中，这个新实现被添加到使用psycopg2.extras.execute_batch()而不是executemany来初始化引擎时使用use_batch_mode=True，例如:

engine = create_engine(
    "postgresql+psycopg2://scott:tiger@host/dbname",
    use_batch_mode=True)

http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/changelog/migration_12.html#change-4109

然后有人将不得不使用SQLalchmey不会费心尝试sqla和psycopg2和直接SQL的不同组合在一起。

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。

从@ant32

def myInsertManyTuples(connection, table, tuple_of_tuples):
    cursor = connection.cursor()
    try:
        insert_len = len(tuple_of_tuples[0])
        insert_template = "("
        for i in range(insert_len):
            insert_template += "%s,"
        insert_template = insert_template[:-1] + ")"

        args_str = ",".join(
            cursor.mogrify(insert_template, x).decode("utf-8")
            for x in tuple_of_tuples
        )
        cursor.execute("INSERT INTO " + table + " VALUES " + args_str)
        connection.commit()

    except psycopg2.Error as e:
        print(f"psycopg2.Error in myInsertMany = {e}")
        connection.rollback()

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)

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;)

Execute_batch在这个问题发布后已经添加到psycopg2。

它比execute_values快。