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Django将大型数据集插入模型-如何延迟提交?

在Django中,当你需要将大型数据集插入模型时,为了避免一次性加载所有数据到内存然后批量插入,可以使用bulk_create()方法结合iterator()来实现延迟提交

下面是一个使用bulk_create()iterator()的例子:

  1. 首先,假设你有一个Person模型:
代码语言:javascript
复制
from django.db import models

class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)
  1. 然后,假设你有一个包含大量数据的CSV文件。使用csv模块读取CSV文件,并使用iterator()方法迭代数据:
代码语言:javascript
复制
import csv
from django.core.paginator import Paginator
from .models import Person

def read_large_csv(file_path):
    with open(file_path, 'r') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            yield row

data_iterator = read_large_csv('large_file.csv')
  1. 使用bulk_create()方法将数据批量插入到数据库,并且设置batch_size参数来控制每次提交的数据量:
代码语言:javascript
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batch_size = 1000  # 自定义批处理大小
for i, data_batch in enumerate(Paginator(data_iterator, batch_size)):
    persons = []
    for data in data_batch.object_list:
        person = Person(first_name=data['first_name'], last_name=data['last_name'])
        persons.append(person)

    Person.objects.bulk_create(persons)
    print(f'Batch {i + 1} inserted.')

这样,数据将分批插入到数据库,而不是一次性加载所有数据到内存中,从而提高了性能并减少了内存消耗。你可以根据需要调整batch_size的值来控制每批提交的数据量。

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