python使用多线程查询数据库的实现示例

一.背景:

当数据量过大时,一个程序的执行时间就会主要花费在等待单次查询返回结果,在这个过程中cpu无疑是处于等待io的空闲状态的,这样既浪费了cpu资源,又花费了大量时间(当然这里主要说多线程,批量查询不在考虑范围,总会存在不能批量查询的情况),在这种非密集型运算(及大量占用cpu资源)的情况下在python中无疑运用多线程是一个非常棒的选择。

二.知识点:

数据库连接池的运用及优势,python中多线程的运用,队列的运用

数据库连接池:限制了数据库的连接最大个数,每次连接都是可以重复使用的,当然也可以限制每个连接的重复使用次数(这个在这里是没必要的),需要注意的是设置的数据库的最大连接个数最好要大于我们自己开的最大线程个数,一般逻辑是每个线程占用一个数据库连接可以使程序达到最大速度,如果小于则可能存在同时连接个数大于数据库允许的最大连接个数的风险。使用数据库连接池的优势在于,python多线程并发操作数据库,会存在链接数据库超时、数据库连接丢失、数据库操作超时等问题,而数据库连接池提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接。

python多线程:在程序等待io的时间里调用多线程去数据库执行查询操作。

队列:这个就是数据结构里面的知识了,一般队列的常用模式先进先出队列。(这里主要用的是队列取一个数就少一个数的原理,其实用列表也可以实现,他的先进先出主要强调的是一个顺序关系,这一点到没用上,就当是练练手了)

三.两段代码作比较:

数据库的截图:

第一段代码:正常循环查询并打印出执行时间

#!/usr/bin/python
# -*- coding=utf-8 -*-
import time
import threading
import MySQLdb
import Queue
from MySQLdb.cursors import DictCursor
from DBUtils.PooledDB import PooledDB

def mysql_connection():
  host = 'localhost'
  user = 'root'
  port = 3306
  password = '123456'
  db = 'test'
  charset = 'utf8'
  limit_count = 3 # 最低预启动数据库连接数量
  pool = PooledDB(MySQLdb, limit_count, maxconnections=15, host=host, user=user, port=port, passwd=password, db=db, charset=charset,
      use_unicode=True, cursorclass=DictCursor)
  return pool

start = time.time()
pool = mysql_connection()

for id in range(50):
  con = pool.connection()
  cur = con.cursor()
  sql = '''select id,name,age,weight from test where id = %s '''%id
  cur.execute(sql)
  time.sleep(0.5)
  result = cur.fetchall()
  if result:
    print('this is tread %s (%s,%s,%s,%s)'%(id,result[0]['id'],result[0]['name'],result[0]['age'],result[0]['weight']))
  else:
    print('this tread %s result is none'%id)

end = time.time() - start
print(end)

执行结果:

第二段代码:限制数据库连接池最大15个连接,用队列限制最大线程个数为10个

#!/usr/bin/python
# -*- coding=utf-8 -*-
import time
import threading
import MySQLdb
import Queue
from MySQLdb.cursors import DictCursor
from DBUtils.PooledDB import PooledDB

def mysql_connection():
  host = 'localhost'
  user = 'root'
  port = 3306
  password = '123456'
  db = 'test'
  charset = 'utf8'
  limit_count = 3 # 最低预启动数据库连接数量
  pool = PooledDB(MySQLdb, limit_count, maxconnections=15, host=host, user=user, port=port, passwd=password, db=db, charset=charset,
      use_unicode=True, cursorclass=DictCursor)
  return pool

def tread_connection_db(id):
  con = pool.connection()
  cur = con.cursor()
  sql = '''select id,name,age,weight from test where id = %s '''%id
  cur.execute(sql)
  time.sleep(0.5)
  result = cur.fetchall()
  if result:
    print('this is tread %s (%s,%s,%s,%s)'%(id,result[0]['id'],result[0]['name'],result[0]['age'],result[0]['weight']))
  else:
    print('this tread %s result is none'%id)
  con.close()

if __name__=='__main__':
  start = time.time()
  #创建线程连接池,最大限制15个连接
  pool = mysql_connection()
  #创建队列,队列的最大个数及限制线程个数
  q=Queue.Queue(maxsize=10)
  #测试数据,多线程查询数据库
  for id in range(50):
    #创建线程并放入队列中
    t = threading.Thread(target=tread_connection_db, args=(id,))
    q.put(t)
    #队列队满
    if q.qsize()==10:
      #用于记录线程,便于终止线程
      join_thread = []
      #从对列取出线程并开始线程,直到队列为空
      while q.empty()!=True:
        t = q.get()
        join_thread.append(t)
        t.start()
      #终止上一次队满时里面的所有线程
      for t in join_thread:
        t.join()
  end = time.time() - start
  print(end)

程序备注应该还算比较清晰的哈,程序执行结果:

四.结论:

看结果说话

到此这篇关于python使用多线程查询数据库的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关python 多线程查询数据库内容请搜索我们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我们!

(0)

相关推荐

  • Python flask框架实现查询数据库并显示数据

    首先数据库长这样 我们想将name和age列显示到web页面 上代码sqlshowweb.py from flask import Flask from flask import render_template import pymysql app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): conn = pymysql.connect(host='39.106.168.84', user='flask_topvj_net', password=

  • Python MySQL进行数据库表变更和查询

    Python连接MySQL,进行数据库表变更和查询: python mysql insert delete query: #!/usr/bin/python import MySQLdb def doInsert(cursor,db): #insert # Prepare SQL query to INSERT a record into the database. sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE+1 WHERE SEX = '%c'" %('

  • Python操作mongodb数据库进行模糊查询操作示例

    本文实例讲述了Python操作mongodb数据库进行模糊查询操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding: utf-8 -*- import pymongo import re from pymongo import MongoClient #创建连接 #10.20.66.106 client = MongoClient('10.20.4.79', 27017) #client = MongoClient('10.20.66.106', 27017) db_name = '

  • Python中用memcached来减少数据库查询次数的教程

    本来我一直不知道怎么来更好地优化网页的性能,然后最近做python和php同类网页渲染速度比较时,意外地发现一个很简单很白痴但是 我一直没发现的好方法(不得不BS我自己):直接像某些php应用比如Discuz论坛那样,在生成的网页中打印出"本页面生成时间多少多少秒",然后在 不停地访问网页测试时,很直观地就能发现什么操作会导致瓶颈,怎样来解决瓶颈了. 于是我发现SimpleCD在 生成首页时,意外地竟然需要0.2秒左右,真真不能忍:对比Discuz论坛首页平均生成才0.02秒,而Dis

  • python中数据库like模糊查询方式

    在Python中%是一个格式化字符,所以如果需要使用%则需要写成%%. 将在Python中执行的sql语句改为: sql = "SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%%%%s%%%%'" % test_value 执行成功,print出SQL语句之后为: SELECT * FROM table_test WHERE value LIKE '%%public%%' Python在执行sql语句的时候,同样也会有%格式化的问题,仍然需要使

  • python 数据库查询返回list或tuple实例

    MySQLdb默认查询结果都是返回tuple,输出时候不是很方便,必须按照0,1这样读取,无意中在网上找到简单的修改方法,就是传递一个cursors.DictCursor就行. 默认程序: import MySQLdb db = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='123456', db='test') cur = db.cursor() cur.execute('select * from user') rs = cur

  • Python编写通讯录通过数据库存储实现模糊查询功能

    1.要求 数据库存储通讯录,要求按姓名/电话号码查询,查询条件只有一个输入入口,自动识别输入的是姓名还是号码,允许模糊查询. 2.实现功能 可通过输入指令进行操作. (1)首先输入"add",可以对通讯录进行添加联系人信息. sql1 = 'insert into TA(ID,NAME,AGE,ADDRESS,TELENUMBER)' sql1 += 'values("%d","%s","%d","%s",

  • 学习python之编写简单简单连接数据库并执行查询操作

    python 连接数据库操作, 方法如下: 在本机的mysql 数据库中有一个名为yao的库,其中有一个名为user的表,表中的内容如图 下面,则是python连接数据库的方法,及查找出表中的内容,代码如下: #! /usr/bin/python # filename conn.py import MySQLdb # 载入连接数据库模块 try: # 尝试连接数据库 conn = MySQLdb.connect("localhost","root","ww

  • 跟老齐学Python之使用Python查询更新数据库

    回顾一下已有的战果:(1)连接数据库;(2)建立指针:(3)通过指针插入记录:(4)提交将插入结果保存到数据库.在交互模式中,先温故,再知新. 复制代码 代码如下: >>> #导入模块 >>> import MySQLdb >>> #连接数据库 >>> conn = MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="123123&

  • Python实现的查询mysql数据库并通过邮件发送信息功能

    本文实例讲述了Python实现的查询mysql数据库并通过邮件发送信息功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里使用Python查询mysql数据库,并通过邮件发送宕机信息. Python代码如下: #-*- coding: UTF-8 -*- #!/usr/bin/env python ''''' author:qlzhong Created on 2015-6-29 征途宕机日志统计汇总 ''' import MySQLdb import time import datetime impo

随机推荐