我可以将压缩后的csv文件读取到内存中，也可以将csv数据从内存中插入到sqlite数据库中，但是这样做的时间很长。我进行了三个试验：两个将压缩的文件读入内存并插入（一个具有def，一个不具有def），另一个尝试提取文件，然后使用csv reader插入sqlite数据库。
结果如下： 测试1：将没有def的zip文件压缩为stringIO代码，以将其插入sqlite db
runfile（'C：/ python_project_scripts / zipprd_csv_tbl_2 sqlite_db.py'，wdir ='C：/ python_project_scripts'） 有数据库连接; Trade-Exports-Chp-47.csv耗时：1619.531秒
测试2：使用def将zip文件压缩为stringIO代码，以将其插入sqlite数据库
runfile（'C：/ python_project_scripts / zipprd_csv_tbl_2 sqlite_db.py'，wdir ='C：/ python_project_scripts'） 有数据库连接; Trade-Exports-Chp-47.csv耗时：1627.567秒
测试3：解压缩文件，读取csv文件并插入sqlite数据库
runfile（'C：/ python_project_scripts / zipprd_csv_tbl_2 sqlite_db.py'，wdir ='C：/ python_project_scripts'） 有数据库连接； Trade-Exports-Chp-47.csv耗时：3.592秒
我是否有时间将压缩文件读入内存，然后插入常见的sqlite数据库？
所有文件都使用Windows 7，python 2.7，sqlite3 2.6放在我的PC硬盘上
〜 该代码段为：
zfile = zipfile.ZipFile(z)
data = StringIO.StringIO(zfile.read(_file)) #don't forget this line!
if re.match(r'^Trade-.*\ports-Chp.*\.csv$', _file):
# send to read file and insert into db
fieldnames = ['hs_code', 'uom', 'country', 'state', 'prov', 'value', 'quantity', 'year', 'month']
dr = csv.DictReader(os.path.join(DIR_PATH, _file), fieldnames=fieldnames)
to_db = [(i['hs_code'], i['uom'], i['country'], i['state'], i['prov'], i['value'], i['quantity'], i['year'], i['month']) for i in dr]
cur.executemany("INSERT INTO exp_data VALUES (NULL,?,?,?,?,?,?,?,?,?);", to_db)
conn.commit()
〜