要解决"AWS Postgres 使用SQLAlchemy插入数据的速度比本地SQLite慢1000多倍"的问题，可以尝试以下方法：

1. 优化网络连接：确保你的AWS Postgres实例与应用程序的网络连接稳定和高速。这可以通过使用可用区域内的AWS资源，选择低延迟的实例类型，以及使用高带宽的网络连接来实现。

2. 批量插入：将多条数据作为批量插入操作提交到数据库，而不是逐条插入。这可以通过使用SQLAlchemy的execute()方法来执行原始SQL语句，或者使用session.bulk_insert_mappings()方法一次插入多条数据。

以下是使用session.bulk_insert_mappings()方法进行批量插入的示例代码：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建数据库引擎和Session
engine = create_engine('postgresql://user:password@host:port/database')
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# 批量插入数据
data = [
    {'column1': 'value1', 'column2': 'value2'},
    {'column1': 'value3', 'column2': 'value4'},
    # 添加更多的数据行
]

session.bulk_insert_mappings(TableClass, data)
session.commit()

3. 使用索引：在Postgres数据库上创建适当的索引，以加速查询和插入操作。可以通过分析查询执行计划，确定是否需要创建新的索引。

4. 调整Postgres配置：根据你的应用程序和工作负载的需求，调整Postgres数据库的配置参数。可以通过修改postgresql.conf文件来实现。例如，增加shared_buffers和work_mem参数的值，以提高内存缓冲区的大小和工作内存的分配。

5. 使用AWS RDS代理：如果你的应用程序位于AWS上，可以考虑使用AWS RDS代理来提供更高的性能和低延迟的数据库连接。AWS RDS代理可以提供连接池、缓存查询计划等功能，以优化数据库连接和查询性能。

通过以上方法，你应该能够显著提高AWS Postgres使用SQLAlchemy插入数据的速度，并减少与本地SQLite的性能差距。