Vous pouvez faire quelques choses pour y parvenir.
Une façon consiste à utiliser un argument supplémentaire lors de l'écriture dans sql.
df.to_sql(method = 'multi')
Selon cette documentation , passer 'multi' à l'argument de la méthode vous permet d'effectuer une insertion en masse.
Une autre solution consiste à construire une fonction d'insertion personnalisée à l'aide de multiprocessing.dummy. Voici le lien vers la documentation :https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.dummy
import math
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
...
def insert_df(df, *args, **kwargs):
nworkers = 4 # number of workers that executes insert in parallel fashion
chunk = math.floor(df.shape[0] / nworkers) # number of chunks
chunks = [(chunk * i, (chunk * i) + chunk) for i in range(nworkers)]
chunks.append((chunk * nworkers, df.shape[0]))
pool = ThreadPool(nworkers)
def worker(chunk):
i, j = chunk
df.iloc[i:j, :].to_sql(*args, **kwargs)
pool.map(worker, chunks)
pool.close()
pool.join()
....
insert_df(df, "foo_bar", engine, if_exists='append')
La deuxième méthode a été suggérée sur https://stackoverflow.com/a/42164138/5614132 .
