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Python3 多线程(连接池)操作MySQL插入数据

作者:waws520

本文将结合实例代码,介绍Python3 多线程(连接池)操作MySQL插入数据,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

多线程(连接池)操作MySQL插入数据

针对于此篇博客的收获心得:

1.主要模块

DBUtils : 允许在多线程应用和数据库之间连接的模块套件
Threading : 提供多线程功能

2.创建连接池

PooledDB 基本参数:

def mysql_connection():
    maxconnections = 15  # 最大连接数
    pool = PooledDB(
        pymysql,
        maxconnections,
        host='localhost',
        user='root',
        port=3306,
        passwd='123456',
        db='test_DB',
        use_unicode=True)
    return pool

# 使用方式
pool = mysql_connection()
con = pool.connection()

3.数据预处理

文件格式:txt

共准备了四份虚拟数据以便测试,分别有10万, 50万, 100万, 500万行数据

MySQL表结构如下图:

数据处理思路 :

格式 : [ [(A,B,C,D), (A,B,C,D),(A,B,C,D),…], [(A,B,C,D), (A,B,C,D),(A,B,C,D),…], [], … ]

import re
import time

st = time.time()
with open("10w.txt", "rb") as f:
    data = []
    for line in f:
        line = re.sub("\s", "", str(line, encoding="utf-8"))
        line = tuple(line[1:-1].split("\"\""))
        data.append(line)
    n = 100000  # 按每10万行数据为最小单位拆分成嵌套列表
    result = [data[i:i + n] for i in range(0, len(data), n)]
print("10万行数据,耗时:{}".format(round(time.time() - st, 3)))

# 10万行数据,耗时:0.374
# 50万行数据,耗时:1.848
# 100万行数据,耗时:3.725
# 500万行数据,耗时:18.493

4.线程任务

每调用一次插入函数就从连接池中取出一个链接操作,完成后关闭链接;
executemany 批量操作,减少 commit 次数,提升效率;

def mysql_insert(*args):
    con = pool.connection()
    cur = con.cursor()
    sql = "INSERT INTO test(sku,fnsku,asin,shopid) VALUES(%s, %s, %s, %s)"
    try:
        cur.executemany(sql, *args)
        con.commit()
    except Exception as e:
        con.rollback()  # 事务回滚
        print('SQL执行有误,原因:', e)
    finally:
        cur.close()
        con.close()

5.启动多线程

代码思路 :

设定最大队列数,该值必须要小于连接池的最大连接数,否则创建线程任务所需要的连接无法满足,会报错 : pymysql.err.OperationalError: (1040, ‘Too many connections')循环预处理好的列表数据,添加队列任务如果达到队列最大值 或者 当前任务是最后一个,就开始多线程队执行队列里的任务,直到队列为空;

def task():
    q = Queue(maxsize=10)  # 设定最大队列数和线程数
    # data : 预处理好的数据(嵌套列表)
    while data:
        content = data.pop()
        t = threading.Thread(target=mysql_insert, args=(content,))
        q.put(t)
        if (q.full() == True) or (len(data)) == 0:
            thread_list = []
            while q.empty() == False:
                t = q.get()
                thread_list.append(t)
                t.start()
            for t in thread_list:
                t.join()

6.完整示例

import pymysql
import threading
import re
import time
from queue import Queue
from DBUtils.PooledDB import PooledDB

class ThreadInsert(object):
    "多线程并发MySQL插入数据"
    def __init__(self):
        start_time = time.time()
        self.pool = self.mysql_connection()
        self.data = self.getData()
        self.mysql_delete()
        self.task()
        print("========= 数据插入,共耗时:{}'s =========".format(round(time.time() - start_time, 3)))
        
    def mysql_connection(self):
        maxconnections = 15  # 最大连接数
        pool = PooledDB(
            pymysql,
            maxconnections,
            host='localhost',
            user='root',
            port=3306,
            passwd='123456',
            db='test_DB',
            use_unicode=True)
        return pool

    def getData(self):
        st = time.time()
        with open("10w.txt", "rb") as f:
            data = []
            for line in f:
                line = re.sub("\s", "", str(line, encoding="utf-8"))
                line = tuple(line[1:-1].split("\"\""))
                data.append(line)
        n = 100000    # 按每10万行数据为最小单位拆分成嵌套列表
        result = [data[i:i + n] for i in range(0, len(data), n)]
        print("共获取{}组数据,每组{}个元素.==>> 耗时:{}'s".format(len(result), n, round(time.time() - st, 3)))
        return result

    def mysql_delete(self):
        st = time.time()
        con = self.pool.connection()
        cur = con.cursor()
        sql = "TRUNCATE TABLE test"
        cur.execute(sql)
        con.commit()
        cur.close()
        con.close()
        print("清空原数据.==>> 耗时:{}'s".format(round(time.time() - st, 3)))

    def mysql_insert(self, *args):
        con = self.pool.connection()
        cur = con.cursor()
        sql = "INSERT INTO test(sku, fnsku, asin, shopid) VALUES(%s, %s, %s, %s)"
        try:
            cur.executemany(sql, *args)
            con.commit()
        except Exception as e:
            con.rollback()  # 事务回滚
            print('SQL执行有误,原因:', e)
        finally:
            cur.close()
            con.close()

    def task(self):
        q = Queue(maxsize=10)  # 设定最大队列数和线程数
        st = time.time()
        while self.data:
            content = self.data.pop()
            t = threading.Thread(target=self.mysql_insert, args=(content,))
            q.put(t)
            if (q.full() == True) or (len(self.data)) == 0:
                thread_list = []
                while q.empty() == False:
                    t = q.get()
                    thread_list.append(t)
                    t.start()
                for t in thread_list:
                    t.join()
        print("数据插入完成.==>> 耗时:{}'s".format(round(time.time() - st, 3)))

if __name__ == '__main__':
    ThreadInsert()

插入数据对比

共获取1组数据,每组100000个元素.== >> 耗时:0.374's
清空原数据.== >> 耗时:0.031's
数据插入完成.== >> 耗时:2.499's
=============== 10w数据插入,共耗时:3.092's ===============
共获取5组数据,每组100000个元素.== >> 耗时:1.745's
清空原数据.== >> 耗时:0.0's
数据插入完成.== >> 耗时:16.129's
=============== 50w数据插入,共耗时:17.969's ===============
共获取10组数据,每组100000个元素.== >> 耗时:3.858's
清空原数据.== >> 耗时:0.028's
数据插入完成.== >> 耗时:41.269's
=============== 100w数据插入,共耗时:45.257's ===============
共获取50组数据,每组100000个元素.== >> 耗时:19.478's
清空原数据.== >> 耗时:0.016's
数据插入完成.== >> 耗时:317.346's
=============== 500w数据插入,共耗时:337.053's ===============

7.思考/总结

思考 :多线程+队列的方式基本能满足日常的工作需要,但是细想还是有不足;
例子中每次执行10个线程任务,在这10个任务执行完后才能重新添加队列任务,这样会造成队列空闲.如剩余1个任务未完成,当中空闲数 9,当中的资源时间都浪费了;
是否能一直保持队列饱满的状态,每完成一个任务就重新填充一个.

 到此这篇关于Python3 多线程(连接池)操作MySQL插入数据的文章就介绍到这了,更多相关Python3 多线程插入MySQL数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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