実な検証ですが、忘備録として残します

環境

python3.7
実行時間はscaleneで計測

やりたかったこと

PythonでDBからデータを取得（今回は省略）
取得したデータをテキストファイル化
上記をGZ圧縮してS3に保存

仮説

メモリをバッファに一気に格納して処理すると実行速度が落ちる？
1行ずつ処理するより、ある程度の塊で処理したほうがよさそう

結果

変換行数が増加すると実行速度は落ちていった
思いのほか1行ずつの処理が速い。逐次処理で良さそう

検証結果

変換行数	実行時間（秒）
1	4.16
10	4.30
100	4.49
1000	5.30

ソースコード

from io import BytesIO,TextIOWrapper
import gzip
from boto3 import client,Session

testlist:list = [[x,x+10,x+20,x+30,x+40] for x in range(1,1000000)]
ROW_SPLIT = 10

buf = BytesIO()
with gzip.GzipFile(mode='wb', fileobj=buf, compresslevel=5) as gz_file:
    with TextIOWrapper(gz_file, encoding='utf-8') as wrapper:
        if ROW_SPLIT > 1:
            _line = ""
            for i,row in enumerate(testlist,start=1):
                _line += '\t'.join(map(str,row)) + '\n'
                if i % ROW_SPLIT == 0:
                    #print(f'{ROW_SPLIT}行分書き込み\n{_line}')
                    wrapper.write(_line)
                    _line = ""
            else:
                #print(f'最後の書き込み\n{_line}')
                wrapper.write(_line)
        else:
            [wrapper.write('\t'.join(map(str,row))) in testlist]
    
    # S3へUP（ここではプロファイル情報を読み込んでアクセスしている）
    s3 = Session(profile_name='my_profile').client('s3')
    s3.put_object(Bucket='xxx', Key='my_key/test.gz', Body=buf.getvalue())

参考

gzip 圧縮されたテキストファイルを書き出す
 Scalene: a high-performance CPU, GPU and memory profiler for Python