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New balances:, result[balance], result_to[balance]) except Exception as e: # 发生任何异常上下文退出时会自动回滚事务 print(fTransfer failed: {e}) raise # 可以选择重新抛出或处理 # finally 块不是必须的with 语句保证了清理核心要点当autocommitFalse默认时连接上下文管理器 (with connect...) 在成功退出时会提交事务在发生异常时会回滚。这实现了完美的“原子性”和“资源安全”模式代码简洁且不易出错。第二部分高效数据操作的艺术2.1 服务器端游标海量数据流式处理的利器处理百万级结果集时fetchall()会将所有数据加载到内存可能导致 OOM。解决方案是服务器端游标。def stream_large_dataset(query, paramsNone, chunk_size1000): 使用命名服务器端游标分块流式读取数据。 with psycopg2.connect(DATABASE_URI) as conn: conn.autocommit False # 服务器端游标需要在事务内 # 创建命名游标。WITH HOLD选项使游标在事务提交后仍然可用如果需要。 with conn.cursor(namemassive_cursor, withholdTrue) as cur: cur.itersize chunk_size # 每次从服务器获取的行数 cur.execute(query, params) for row in cur: # 关键逐行迭代而不是 fetchall yield row # 生成器模式惰性处理 # 处理完一个 chunk (itersize) 后会自动通过网络获取下一个 chunk # 游标和事务在上下文退出时自动关闭/清理 # 使用示例处理所有用户日志内存占用恒定 for user_log in stream_large_dataset(SELECT * FROM user_activity_logs WHERE date %s;, (2023-01-01,)): process_log_analytics(user_log) # 假设这是一个内存友好的处理函数与传统客户端游标的区别客户端游标查询结果全部传输到客户端缓冲区fetchone()/fetchmany()只是从这个缓冲区读取。服务器端游标命名游标结果集保留在数据库服务器上。客户端通过FETCH命令由itersize控制分批获取。这极大地减少了客户端内存压力和初始响应时间。2.2 COPY 命令批量数据加载的终极武器对于数据导入/导出INSERT语句效率低下。PostgreSQL 的COPY命令是性能王者psycopg2通过copy_from和copy_to提供了完美支持。import io import csv def bulk_load_from_csv(file_path, table_name, sep,): 使用 COPY FROM 从类文件对象高速加载 CSV 数据。 with psycopg2.connect(DATABASE_URI) as conn: with conn.cursor() as cur: # 假设文件第一行是列名且与表结构匹配 with open(file_path, r) as f: # 创建 StringIO 缓冲区作为类文件对象 # 或者如果文件很大可以直接使用文件对象但需注意编码 # psycopg2 的 copy_from 期望类文件对象提供 read() 方法 next(f) # 跳过标题行 cur.copy_from( filef, tabletable_name, sepsep, null # 空字符串视为 NULL ) # 在事务中COPY 命令会作为一个整体快速执行 print(fBulk load into {table_name} completed.) def stream_export_to_csv(query, params, output_path): 使用 COPY TO 将查询结果直接流式导出到 CSV 文件。 with psycopg2.connect(DATABASE_URI) as conn: conn.autocommit True # COPY TO 通常需要 autocommit 或在一个事务中 with conn.cursor() as cur: sql fCOPY ({query}) TO STDOUT WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER ,); with open(output_path, w) as f: cur.copy_expert(sql, f, params) # copy_expert 用于执行自定义 COPY 命令 print(fData exported to {output_path}) # 进阶用法在内存中转换和加载数据 def transform_and_load(data_generator, table_name, columns): 数据无需落地成文件直接在内存中转换并通过 COPY 加载。 适用于从 API、消息队列等流式数据源实时导入。 with psycopg2.connect(DATABASE_URI) as conn: with conn.cursor() as cur: # 创建一个内存中的类文件对象 buffer io.StringIO() writer csv.writer(buffer, delimiter\t) # COPY 默认用制表符分隔 for row in data_generator(): writer.writerow(row) buffer.seek(0) # 将指针移回缓冲区开始处 cur.copy_from(buffer, table_name, columnscolumns, null)性能对比COPY通常比等价的INSERT语句快一个数量级以上因为它绕过了 SQL 解析层使用高效的二进制或文本协议直接传输数据。第三部分与异步生态融合——psycopg2 的异步化身psycopg3/asyncpg虽然psycopg2本身是同步的但现代 Python 异步编程不可或缺。官方继任者psycopg3或维护更活跃的第三方库asyncpg提供了原生异步支持。理解其模式对设计高性能应用至关重要。3.1 使用 psycopg3 的异步模式psycopg3在设计上兼容psycopg2的 API并提供了AsyncConnection和AsyncCursor。# 注意需要安装 psycopg[binary] 或 psycopg[c] 包 (即 psycopg3) import asyncio import psycopg # 这是 psycopg3 from psycopg.rows import dict_row async def fetch_user_async(user_id: int): 异步获取用户信息。 # 使用异步上下文管理器 async with await psycopg.AsyncConnection.connect(DATABASE_URI) as aconn: async with aconn.cursor(row_factorydict_row) as acur: # 使用字典行工厂 await acur.execute( SELECT id, username, email FROM users WHERE id %s;, (user_id,) ) user await acur.fetchone() return user async def concurrent_queries(user_ids: list[int]): 并发执行多个查询。 tasks [fetch_user_async(uid) for uid in user_ids] results await asyncio.gather(*tasks, return_exceptionsTrue) return results # 在 FastAPI 等异步框架中使用示例 from fastapi import FastAPI, HTTPException app FastAPI() app.get(/users/{user_id}) async def read_user(user_id: int): user await fetch_user_async(user_id) if user is None: raise HTTPException(status_code404, detailUser not found) return user3.2 异步连接池模式异步环境下连接池同样重要。psycopg3提供了AsyncConnectionPool。from psycopg_pool import AsyncConnectionPool # 需单独安装 psycopg_pool # 在应用启动时创建全局池 async def create_db_pool(): pool AsyncConnectionPool( conninfoDATABASE_URI, min_size2, max_size10, openFalse # 先不立即打开连接 ) await pool.open() # 显式打开池 await pool.wait() # 等待初始连接建立 return pool # 在请求处理中使用 async def get_data_with_pool(pool: AsyncConnectionPool, query: str): async with pool.connection() as aconn: # 从池中获取连接 async with aconn.cursor() as acur: await acur.execute(query) return await acur.fetchall() # 应用关闭时清理 async def close_db_pool(pool: AsyncConnectionPool): await pool.close()第四部分实战技巧与性能考量4.1 使用NamedTupleCursor或RealDictCursor提升可读性避免使用索引 (row[0]) 访问列改用属性或键名。from psycopg2.extras import NamedTupleCursor, RealDictCursor with psycopg2.connect(DATABASE_URI) as conn: with conn.cursor(cursor_factoryNamedTupleCursor) as cur: cur.execute(SELECT id, name, created_at FROM products;) for product in cur: print(fProduct ID: {product.id}, Name: {product.name}) # 类型提示友好IDE 可以自动补全配合类型存根或运行时创建的类型 with conn.cursor(cursor_factoryRealDictCursor) as cur: cur.execute(