Python3中多线程操作MySQL插入数据的方法

这篇文章主要介绍python3中多线程操作MySQL插入数据的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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：

• 首先是可以构建连接数据库的连接池，这样可以多开启连接，同一时间连接不同的数据表进行查询，插入，为多线程进行操作数据库打基础

• 多线程根据多连接的方式，需求中要完成多语言的入库操作，我们可以启用多线程对不同语言数据进行并行操作

• 在插入过程中，一条一插入，比较浪费时间，我们可以把数据进行积累，积累到一定的条数的时候，执行一条sql命令，一次性将多条数据插入到数据库中，节省时间cur.executemany

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：

• mincached : 最少的空闲连接数，如果空闲连接数小于这个数，Pool自动创建新连接;

• maxcached : 最大的空闲连接数，如果空闲连接数大于这个数，Pool则关闭空闲连接;

• maxconnections : 最大的连接数;

• blocking : 当连接数达到最大的连接数时，在请求连接的时候，如果这个值是True，请求连接的程序会一直等待，直到当前连接数小于最大连接数，如果这个值是False，会报错;

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 :

• 每一行一条记录,每个字段间用制表符 “\t” 间隔开,字段带有双引号;

• 读取出来的数据类型是 Bytes ;

• 最终得到嵌套列表的格式,用于多线程循环每个任务每次处理10万行数据;

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 reimport timest = 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 pymysqlimport threadingimport reimport timefrom queue import Queuefrom DBUtils.PooledDB import PooledDBclass 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.

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