Som nævnt i en kommentar til et andet svar, T-SQL BULK INSERT kommandoen fungerer kun, hvis filen, der skal importeres, er på den samme maskine som SQL Server-forekomsten eller er på en SMB/CIFS-netværksplacering, som SQL Server-forekomsten kan læse. Derfor er den muligvis ikke anvendelig i det tilfælde, hvor kildefilen er på en fjernklient.
pyodbc 4.0.19 tilføjede en Cursor#fast_executemany-funktion, som kan være nyttig i det tilfælde. fast_executemany er "off" som standard, og følgende testkode ...
cnxn = pyodbc.connect(conn_str, autocommit=True)
crsr = cnxn.cursor()
crsr.execute("TRUNCATE TABLE fast_executemany_test")
sql = "INSERT INTO fast_executemany_test (txtcol) VALUES (?)"
params = [(f'txt{i:06d}',) for i in range(1000)]
t0 = time.time()
crsr.executemany(sql, params)
print(f'{time.time() - t0:.1f} seconds')
... tog cirka 22 sekunder at udføre på min testmaskine. Du skal blot tilføje crsr.fast_executemany = True ...
cnxn = pyodbc.connect(conn_str, autocommit=True)
crsr = cnxn.cursor()
crsr.execute("TRUNCATE TABLE fast_executemany_test")
crsr.fast_executemany = True # new in pyodbc 4.0.19
sql = "INSERT INTO fast_executemany_test (txtcol) VALUES (?)"
params = [(f'txt{i:06d}',) for i in range(1000)]
t0 = time.time()
crsr.executemany(sql, params)
print(f'{time.time() - t0:.1f} seconds')
... reducerede udførelsestiden til lidt over 1 sekund.