Pyqt5中使用sql如何完成大数据量数据处理

众所周知，Python是一种解释型语言而非编译语言，因此相比于Java，C#，Go，JavaScript， C++等这些编译型语言，Python在速度上完全没有优势，是最慢的语言之一，随着数据量的增大，耗时呈指数级上升。在Python+QT中，如何快速 *** 作大数据量数据呢？本文结合QGIS和pyqt5，分享一下自己的见解。

    def process(input_layer):
        source = input_layer.source()
        # 遍历获取图层数据源数据库信息
        for info in source.split(' '):
            if 'dbname' in info:
                dbname = info.split('=')[-1].strip("'")
            elif 'host' in info:
                host = info.split('=')[-1]
            elif 'port' in info:
                port = info.split('=')[-1]
            elif 'user' in info:
                user = info.split('=')[-1].strip("'")
            elif 'password' in info:
                password = info.split('=')[-1].strip("'")
            elif 'table' in info:
                table = info.split('=')[-1]
                schema = table.split('.')[0].strip("'")
                layer_name = table.split('.')[-1].strip("'")
            elif 'srid' in info:
                srid = info.split('=')[-1].strip("'")

        conn = psycopg2.connect(host=host, port=port, user=user, password=password,
                                database=dbname)
        cur = conn.cursor()

        sql="""UPDATE %s.%s SET max_speed=%s WHERE max_speed=0 and (kind=1 or kind=2) and direct=1 and '32' <> ANY(string_to_array(attribute,'|'))""" % (
            schema, layer_name, 30)
        
        cur.execute(sql)
        conn.commit()

二十多万的数据，由于需求需要判断的情况过多，使用python循环 *** 作下来，程序运行需要十来个小时，使用sql只需要20min不到，效率飞升。方法仅供参考，欢迎探讨交流