xrange关注使用大限制

Question

假设我有一个包含5列的sqlite表，val1到val5，其中每列有165000条记录。我拉每个，并加载到scipy数组，如下所示：

dB= sqlite3.connect('VALUES.db')
cur = db.cursor()

cur.execute('''SELECT val1 FROM table''')
v1=scipy.array(cur.fetchall())

cur.execute('''SELECT val2 FROM table''')
v2=scipy.array(cur.fetchall())
.
.
.

cur.execute('''SELECT val5 FROM table''')
v5=scipy.array(cur.fetchall())

然后我在for循环和xrange中对数组执行一个函数，如下所示：

def fun()

    for i in xrange(0,165000): 
        "perform simple function on values  v1 to v5"

fun()

所以问题是这样做的时间（14分钟，我有30张桌子可以通过）。如果问题在我的功能范围内，我会自己处理它，但是我问这个问题，看看是否有人立即发现任何事情，并且在我开始撕开事物之前，使用上面的初始设置显然效率低下。

上述是否有任何行业标准的加速提示？我是一个初学者Python明智，约3个月的经验。我可以找到自己的方法，但有效地使用它是另一回事。