可以使用 `psycopg2` 库来批量执行 PostgreSQL 的插入语句

在 Python 中，你可以使用 psycopg2 库来批量执行 PostgreSQL 的插入语句。为了提高效率，通常有几种方法可以实现批量插入：

1. 使用单个 execute() 调用和参数化查询：
   虽然这不是真正的“批量”插入（因为每条插入语句仍然是单独执行的），但通过使用参数化查询，你可以避免 SQL 注入攻击，并且 psycopg2 会优化这些调用。然而，对于大量数据，这种方法可能不是最高效的。

2. 使用 executemany() 方法：
   executemany() 方法允许你执行一个带有多个参数集的 SQL 命令。这是批量插入数据的推荐方法，因为它比单独执行每条插入语句要高效得多。

3. 使用 COPY 命令：
   PostgreSQL 的 COPY 命令是一种非常高效的批量数据加载方法，它直接从文件或标准输入中读取数据。你可以使用 Python 的文件 I/O 功能将数据写入一个临时文件，然后使用 COPY 命令将数据加载到数据库中。

4. 使用批量插入的 SQL 脚本：
   在某些情况下，你可以构建一个包含多条插入语句的 SQL 脚本，并使用单个 execute() 调用执行它。然而，这种方法容易受到 SQL 注入攻击，因此通常不推荐使用，除非你能确保输入数据的安全性。

下面是使用 executemany() 方法进行批量插入的示例代码：

import psycopg2
from psycopg2 import sql

# 数据库连接参数
dbname = 'your_database_name'
user = 'your_username'
password = 'your_password'
host = 'your_host'
port = 'your_port'

# 数据要插入的数据（这里是一个示例列表，每个元素是一个要插入的行的元组）
data_to_insert = [
    (1, 'Alice', 30),
    (2, 'Bob', 25),
    (3, 'Charlie', 35),
    # ... 更多数据
]

# 建立连接
try:
    conn = psycopg2.connect(dbname=dbname, user=user, password=password, host=host, port=port)
    cur = conn.cursor()

    # 插入数据的 SQL 语句（使用占位符 %s）
    insert_query = sql.SQL("INSERT INTO your_table_name (id, name, age) VALUES (%s, %s, %s)")

    # 使用 executemany() 方法批量插入数据
    cur.executemany(insert_query, data_to_insert)

    # 提交事务
    conn.commit()

    print("数据插入成功")

except Exception as e:
    print(f"数据插入失败: {e}")
    # 如果发生错误，可以回滚事务
    conn.rollback()

finally:
    # 关闭游标和连接
    if cur:
        cur.close()
    if conn:
        conn.close()

在这个例子中，data_to_insert 是一个包含要插入数据的列表，每个元素都是一个元组，对应表中的一行。sql.SQL 和 sql.Placeholder（在这里简化为 %s）用于构建安全的 SQL 语句。然后，executemany() 方法被用来执行这个语句，传入数据列表作为参数。最后，事务被提交，游标和连接被关闭。

请确保将 your_database_name、your_username、your_password、your_host、your_port 和 your_table_name 替换为你的实际数据库和表信息。

遇到“unhandled cypher(cstring) function call”这样的错误信息时，首先要明确的是，这个错误通常不是由标准的PostgreSQL或任何广泛使用的数据库系统直接产生的。由于cypher是Neo4j图数据库的查询语言，这个错误更可能与Neo4j或其客户端库的使用有关。

这里有几个步骤可以帮助你解决这个错误：

1. 确认错误来源：

   • 确认错误消息确实来自你的应用程序，而不是某个库或框架的内部。
   • 检查错误消息周围的代码，看看是否有任何明显的编程错误或不当的函数调用。

2. 检查Neo4j客户端库：

   • 如果你在使用Neo4j的客户端库（如Python的neo4j库），确保它已正确安装并且版本与你的Neo4j数据库服务器兼容。
   • 查阅该库的文档，确认你正在使用正确的API和函数来执行Cypher查询。

3. 检查Cypher查询：

   • 确保你的Cypher查询语法正确，没有拼写错误或逻辑错误。
   • 如果可能，尝试在Neo4j的浏览器界面中直接运行查询，看看是否能成功执行。

4. 检查代码中的函数调用：

   • 检查你的代码中调用Cypher查询的部分，确保你传递了正确的参数和类型。
   • 如果cypher(cstring)是一个你期望存在的函数（可能是某个库的一部分），确认该函数在你的代码库或依赖的库中已正确定义和实现。

5. 更新和修复：

   • 如果你的Neo4j客户端库或数据库服务器有可用的更新，考虑进行更新。
   • 如果问题是由于某个已知的错误或漏洞引起的，查看是否有可用的修复或补丁。

6. 查看错误日志：

   • 检查你的应用程序日志和Neo4j服务器日志，看看是否有更详细的错误信息或堆栈跟踪。
   • 这些日志可能会提供关于错误原因的更多线索。

7. 寻求帮助：

   • 如果上述步骤都无法解决问题，考虑在Neo4j的官方论坛、Stack Overflow或相关的开发者社区发帖求助。
   • 在发帖时，提供尽可能多的信息，包括你的代码片段、错误消息、Neo4j版本、客户端库版本以及你已经尝试过的解决步骤。

记住，cypher(cstring)这样的函数名听起来像是某个特定上下文或库中的函数，而不是Neo4j或标准SQL的一部分。因此，解决这个问题的关键可能在于理解这个函数是如何在你的代码库或依赖的库中定义的，以及它是如何被调用的。如果这个函数不是由你编写的，那么查阅相关的文档或源代码可能是找到问题答案的最佳途径。

在 PostgreSQL 数据库中，遇到错误信息 “value ‘4544085167412359’ is out of range for type oid” 通常意味着你尝试将一个数值插入到一个不兼容的数据类型中。在这里，oid（对象标识符）是一个 PostgreSQL 内部使用的数据类型，通常用于标识数据库对象，如表、索引等，并且它的值范围是有限的。

错误信息中的数值 4544085167412359 显然超出了 oid 类型所能表示的范围。这通常发生在以下几种情况：

1. 数据类型不匹配：你可能错误地将一个太大的数值插入到了一个期望为 oid 类型的字段中。检查你的表结构，确保你插入数据的字段类型与你的数据相匹配。

2. 使用了错误的字段：你可能在插入数据时指定了错误的字段名，导致 PostgreSQL 试图将一个不兼容的数值赋给一个 oid 类型的字段。

3. 扩展或自定义类型问题：如果你在使用 PostgreSQL 的扩展或自定义类型，并且这些类型内部使用了 oid，那么可能是在这些扩展或类型的处理中出现了问题。

为了解决这个问题，你可以：

• 检查表结构：使用 \d tablename 命令（在 psql 命令行工具中）或查询 information_schema.columns 来查看你的表结构，特别是你正在插入数据的字段的数据类型。

• 调整数据或字段类型：如果你的数据确实需要这么大的数值，考虑将该字段的类型更改为能够容纳这个数值的类型，如 bigint。

• 检查 SQL 语句：确保你的 SQL 插入语句中指定的字段名和数据类型与你的表结构相匹配。

• 查看扩展或自定义类型的文档：如果你在使用扩展或自定义类型，并且认为这个问题可能与它们有关，查阅相关的文档或寻求社区的帮助。

• 使用适当的错误处理：在你的 Python 代码中添加适当的错误处理逻辑，以便在插入数据失败时能够优雅地处理异常。

如果你正在使用 Python 和 psycopg2 来与 PostgreSQL 交互，确保你的插入语句和数据类型与数据库表结构相匹配，并且在必要时使用参数化查询来避免 SQL 注入攻击。如果问题仍然存在，你可能需要更详细地检查你的数据库日志或咨询数据库管理员。