Это может быть довольно наивный способ сделать это, но вы пробовали pandas
? Панды могут добавить немного накладных расходов, но это определенно полезно для такого рода задач, и это не особенно медленно для sqlite (другая история с PostgreSQL).
import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('prueback.db')
cur = conn.cursor()
# Don't know which type of file you have. I'm assuming a fixed width column text
data = pd.read_fwf('subgenres.txt')
# This will create the table, or add rows if exists (just change the if_exists option to "append")
data.to_sql('subgenero', conn, if_exists='replace')
conn.close()
Теперь, если у вас есть другая таблица вВ вашей базе данных вы можете извлечь данные из базы данных, используя Pandas:
table_db = pd.read_sql("select * from table", con=conn)
# In case they have identifiers (or if they keep the same row order)
table_db['subgenero'] = table_db.merge(suborder, on='id' ,how='inner')
table_db.to_sql('table', conn, if_exists='replace')
Проверьте дополнительную информацию в Документация Pandas и прочитайте с особым вниманием pd.to_sql
документация , есть много вариантов, которые могут быть особенно полезны в зависимости от вашего варианта использования.