如何在Python中高效地提交多个SQL查询字符串？

在Python中高效地提交多个SQL查询字符串，可以使用数据库连接池和批量执行的方式。

数据库连接池是为了减少数据库连接的开销，提高查询性能而设计的。通过连接池，可以事先建立一定数量的数据库连接，并将这些连接保存起来，当需要执行SQL查询时，直接从连接池中获取连接，执行完毕后再将连接归还给连接池，避免了频繁地创建和销毁连接。

以下是一个示例代码，演示如何在Python中使用数据库连接池高效地提交多个SQL查询字符串：

import psycopg2
from psycopg2 import pool

# 创建连接池
db_pool = psycopg2.pool.SimpleConnectionPool(
    5,  # 最小连接数
    10,  # 最大连接数
    host='localhost',
    port=5432,
    user='postgres',
    password='password',
    database='mydb'
)

# 从连接池获取连接
db_conn = db_pool.getconn()

# 创建游标
cursor = db_conn.cursor()

# 执行多个SQL查询字符串
sql_queries = [
    "SELECT * FROM table1",
    "SELECT * FROM table2",
    "SELECT * FROM table3"
]

for sql in sql_queries:
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchall()
    # 处理查询结果

# 提交事务并关闭连接
db_conn.commit()
cursor.close()

# 将连接归还给连接池
db_pool.putconn(db_conn)

在上述代码中，使用了psycopg2库来连接PostgreSQL数据库，并创建了一个简单的连接池（SimpleConnectionPool）。通过设置最小和最大连接数，可以根据具体需求进行调整。

在循环中，依次执行多个SQL查询字符串，并获取查询结果。注意，这里使用的是游标（cursor）来执行查询，而不是每次都创建新的游标。执行完所有查询后，通过调用commit()方法提交事务，并关闭游标。最后，将连接归还给连接池，以便重复利用。

这种方式可以有效地减少连接的创建和销毁开销，提高了SQL查询的效率。对于大量需要执行的SQL查询，使用连接池和批量执行的方式，可以更好地利用资源，提高程序性能。

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