在 SQLite3 表中的行上有效地执行 python 代码

Question

我有一个大表（table1，列是 name、key、info），其中有大约 1,000,000 行我需要执行以下操作：

1. 选择info 为Null 或"" 的所有行
2. 在 Python 3 中执行一个转换函数，将name 转换为info（我们称之为conversion(name)）
3. 使用新的info 值更新行

执行此更新的最快方法是什么？是否有任何 SQLite3 设置可以激活以提高性能？

我目前的研究对 SQLite3 库提出了以下建议：

cursor = db.cursor()
cursor.execute('SELECT longkey, name FROM table1 WHERE info IS NULL or info = "";')
rows = cursor.fetchall()
items = []
for row in rows:
    # Convert name to info
    info = conversion(row[1])
    items.append(info,row[0])
cursor.executemany('UPDATE table1 SET info = ? WHERE longkey = ?;',items)

这个问题当然是rows 列表的创建，它非常庞大且非常占用内存。

我考虑过多个游标，但这是seems to not be a good solution。

编辑：使用connection.create_function(name, num_params, func) 是否可以解决这个问题？

如何优化此过程，使其快速但又不占用大量内存？

Answer 1

直接从 SQLite 调用函数时，行会一一更新：

db.create_function('conversion', 1, conversion)
cursor.execute("UPDATE table1 SET info = conversion(name);")