下班前接到一个需求，要将sqlite数据库中的某个字段导出保存到一个文本中，数据大概有1000w左右，于是我就写了一个python脚本，来做这个事情。

#!/usr/xxx/bin/pythonimport os,sys
import sqlite3
import loggingsys.path.append('.')
# logger configure
logger = logging.getLogger()
handler = logging.FileHandler('/home/admin/tmp/xxx.txt')
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.NOTSET)sqlfile_path = '/home/admin/tmp/user.sql'def write_to_file(guid):total_count = get_total_count(guid)page_size = 10000offset_num = 0op_num = 0while op_num < total_count:array_list = get_data([guid,page_size,op_num])offset_num = offset_num + 1op_num = offset_num * page_sizefor n in array_list:logger.info(n)def get_total_count(guid):conn = sqlite3.connect(sqlfile_path)cur = conn.cursor()cur.execute('select count(*) from table_name where id = \'' + guid + '\'')try:count = cur.fetchone()[0]except:count = 0cur.close()conn.close()return countdef get_data(item):conn = sqlite3.connect(sqlfile_path)cur = conn.cursor()cur.execute('select name from table_name where id = \'' + item[0] + '\' limit ' + item[1] + ' offset ' + item[2])array_list = []for r in cur.fetchall():array_list.append(r[0])cur.close()conn.close()return array_listif '__maiin__' == __name__:for guid in ['123456789','987654321']:write_to_file(guid)

考虑到数据还是有一点大的，所以就每次查询10000条操作，写完后运行起来，然后我就下班走人了，第二天上班发现这个脚本居然还在跑着，一晚上还没有结束。那叫一个头疼啊。。。 这不是 GC 。

既然这么慢，那我就慢慢等吧，然后开始做其他事情去了，GC来了，兄弟我在测试其他程序的时候，一个不小心，在运行脚本的时候，把python脚本跑出来的文本给删了，连python脚本也一起全删了，当我意识过来的时候，泪流满面啊。。。

就在我沮丧的时候，旁边一同学问了我情况，然后默默的给了我一行代码：

sqlite3 user.sql "select name from table_name where id = '123456789'" >> xxx.txt

之后十分钟，数据全导出来了，效率真TM高。

PS：

python脚本可以用多线程处理，能提高效率，由于时间短，我就没去做，而且兄弟我对pyton也不是很熟悉

希望高人多多指点，有任何可以改进的地方，多多给小弟我指点吧，拍砖的也热烈欢迎。

共同提高，谢谢