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如果您需要处理多行数据，使用游标或其他适当的方法是更好的选择。以下是一些处理多行数据的方法：

• 使用游标：游标可以逐行处理查询结果，这对于大量数据或需要逐行处理的场景非常有用。以下是一个使用Python和SQLite的游标示例：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()# 执行查询
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")# 使用fetchone()逐行获取数据
row = cursor.fetchone()
while row is not None:# 在这里处理每一行数据print(row)row = cursor.fetchone()# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

• 使用批量操作：如果您的数据库支持批量操作，可以一次性处理多行数据。例如，在SQLite中，您可以使用executemany()方法执行多行插入：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()# 准备数据
data = [('row1_value1', 'row1_value2'),('row2_value1', 'row2_value2'),('row3_value1', 'row3_value2')
]# 使用executemany()执行批量插入
cursor.executemany("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)", data)# 提交更改并关闭游标和连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

• 使用分批处理：如果您的数据量非常大，可以将数据分批处理，以减少内存占用和提高性能。以下是一个分批处理的示例：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()# 设置批处理大小
batch_size = 100# 执行查询
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")# 使用fetchmany()分批获取数据
rows = cursor.fetchmany(batch_size)
while len(rows) > 0:for row in rows:# 在这里处理每一行数据print(row)# 获取下一批数据rows = cursor.fetchmany(batch_size)# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()