python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > Python进程池执行SQL语句

Python使用进程池并发执行SQL语句的操作代码

作者：U盘失踪了

Python的进程池是一种并发工具,它允许我们将任务分发给一组工作进程,这些进程可以同时运行并共享一个进程池,本文给大家介绍了Python使用进程池并发执行SQL语句的操作代码,需要的朋友可以参考下

这段代码使用了 Python 的 multiprocessing 模块来实现真正的并行处理，绕过 Python 的全局解释器锁（GIL）限制，从而在多核 CPU 上并发执行多个 SQL 语句。

from pyhive import hive
import multiprocessing
 
# 建立连接
conn = hive.Connection(host="localhost", port=10000, username="your_username", password="your_password")
 
# SQL 语句列表
sql_statements = [
    "INSERT INTO table1 VALUES (1, 'value1')",
    "INSERT INTO table1 VALUES (2, 'value2')",
    "INSERT INTO table1 VALUES (3, 'value3')"
]
 
# 定义执行函数
def execute_sql(sql):
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute(sql)
 
# 确保多进程代码只在主进程中执行
if __name__ == '__main__':
 
    # 使用进程池并发执行
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        pool.map(execute_sql, sql_statements)
 
    # 关闭连接
    conn.close()

1. 导入模块

from pyhive import hive
import multiprocessing

2. 建立数据库连接

conn = hive.Connection(host="localhost", port=10000, username="your_username", password="your_password")

这个连接对象 conn 将在后续的代码中用于创建游标（cursor），并通过游标执行 SQL 语句。

3. 定义 SQL 语句列表

sql_statements = [
    "INSERT INTO table1 VALUES (1, 'value1')",
    "INSERT INTO table1 VALUES (2, 'value2')",
    "INSERT INTO table1 VALUES (3, 'value3')"
]

4. 定义执行函数

def execute_sql(sql):
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute(sql)

5. 使用进程池并发执行

with multiprocessing.Pool() as pool:
    pool.map(execute_sql, sql_statements)

6. 关闭数据库连接

conn.close()

进程池的工作原理

multiprocessing.Pool 提供了一种方便的方式来并行化执行函数。其工作原理如下：

  1. 创建进程池：当你创建一个 Pool 对象时，会启动多个工作进程（数量可以指定，或默认根据 CPU 核心数决定）。
  2. 任务分配：当你调用 pool.map 时，进程池会将任务（在这里是 execute_sql 函数）分配给空闲的工作进程。
  3. 并行执行：每个工作进程独立执行分配给它的任务，互不干扰。
  4. 结果收集：pool.map 会收集所有工作进程的执行结果，并按照原始任务列表的顺序返回结果。

为什么使用进程池而不是线程池？

  1. GIL 限制：Python 的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行执行能力，尤其是在 CPU 密集型任务中，多线程并不能充分利用多核 CPU。
  2. 进程并行：multiprocessing 模块通过创建多个进程来绕过 GIL 限制，每个进程都有自己的 Python 解释器和内存空间，因此可以实现真正的并行执行。
  3. 适用场景：
    • 线程池：适合 I/O 密集型任务（例如，等待数据库查询结果）。
    • 进程池：适合 CPU 密集型任务（例如，并行计算、数据处理等），或者你需要绕过 GIL 限制时。

注意事项

  1. 数据库连接：在多进程环境中，每个进程都有自己的内存空间，因此每个进程需要独立的数据库连接。在上述代码中，每个进程都通过 conn.cursor() 创建了自己的游标。
  2. 进程开销：创建和销毁进程有一定的开销，因此对于非常短小的任务，进程池可能不会显著提高性能。在这种情况下，可以考虑调整进程池的大小或使用其他优化手段。
  3. 连接池：如果你的程序需要频繁访问数据库，可以考虑使用数据库连接池来复用数据库连接，减少连接建立和关闭的开销。

总结

通过这种方式，你可以充分利用多核 CPU 的优势，并发执行多个 SQL 语句，从而提高程序的执行效率。

解决多进程报错

你遇到的错误是 RuntimeError，这是因为你在使用 multiprocessing 时没有正确地保护代码的入口点。具体来说，在 Windows 系统上（以及其他非 fork 的启动方式），你必须将多进程相关的代码放在 if __name__ == '__main__': 语句块中，以避免子进程在启动时重新导入主模块并执行不必要的代码。

错误原因：

在 Windows 系统中，Python 的 multiprocessing 模块使用 spawn 启动子进程，这意味着子进程会重新导入当前脚本。如果不加以保护，子进程会再次执行主模块中的代码，导致递归创建进程并抛出错误。

解决方案：

你需要将多进程相关的代码放在 if __name__ == '__main__': 语句块中，确保只有主进程会执行这些代码，而子进程不会。

修改后的代码：

import multiprocessing
 
data = [
    "1",
    "2",
    "3"
]
 
# 定义执行函数
def print_str(data):
    print(data)
 
# 确保多进程代码只在主进程中执行
if __name__ == '__main__':
    # 使用进程池并发执行
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        pool.map(print_str, data)

解释：

其他注意事项：

例如：

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()  # 如果需要打包成可执行文件，可以加上这行
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        pool.map(print_str, data)

执行sql 简单示例

import multiprocessing
 
data = [  ]
 
# 定义执行函数
def print_str(data):
    print(data)
 
# 确保多进程代码只在主进程中执行
if __name__ == '__main__':
 
    data2 = [
        "1",
        "2",
        "3"
    ]
 
    for i in data2:
        data_str = f"""
        inset into {i}
        """
        data.append(data_str)
 
 
    # 使用进程池并发执行
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        pool.map(print_str, data)

到此这篇关于Python使用进程池并发执行SQL语句的操作代码的文章就介绍到这了,更多相关Python进程池执行SQL语句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！

您可能感兴趣的文章:
阅读全文