结合redis 队列 做了一个例子

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# @Time : 2018/12/21 0021 13:57
# @Site :
# @File : demos.py
# @Software: PyCharm
import MySQLdb
import redis
import json
import os, time
import threading
from multiprocessing import Pool, Process
import os, time, random
import sys reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8') class InsertData():
def __init__(self):
# 去掉一些无用信息
self.__list_industry = []
self.__has_many = []
self.__list_xczx = []
self.__list_cxcy = []
self.__list_industry_dict = {'test': self.__list_xczx }
self.__dict_industry = {'test': 212}
self.db = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="root", passwd="123456", db="ww",
charset='utf8')
redisPool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)
self.re_queue = redis.Redis(connection_pool=redisPool)
self.re_queue2 = redis.Redis(connection_pool=redisPool) def __get_dict_industry(self):
industry_name = self.__list_industry_dict.keys()
if len(industry_name) == 1:
industry_name = str(tuple(industry_name)).replace(",","")
elif len(industry_name) > 1:
industry_name = str(tuple(industry_name))
else:
return
sql_industry = "select industry_name,industry_id from zzh_industry where industry_name in {}".format(industry_name)
cursor3 = self.db.cursor()
cursor3.execute(sql_industry)
result_list = cursor3.fetchall()
for result in result_list:
self.__dict_industry[result[0]] = result[1]
cursor3.close() def inser_industry(self):
dta = """xx、xxx"""
data = dta.split("、")
for index, da in enumerate(data):
industry_code = 100001 + index
sqlStr = """insert into xx(industry_name,industry_pid,industry_code,industry_sort,is_lock) VALUES('{industry_name}',211,'{industry_code}',{industry_sort},1) ;""".format(
industry_name=da, industry_code=industry_code, industry_sort=index + 1)
print sqlStr def put_redis(self):
cursor = self.db.cursor()
item_sql = """SELECT item_title,item_id from xxx"""
cursor.execute(item_sql)
result_list = cursor.fetchall()
num = 1
for result in result_list:
data = {"itemTitle": result[0], "itemId": result[1]}
self.re_queue.lpush("item", json.dumps(data))
num += 1
print ("put over", num) def get_redis(self):
nums = 1
resultNum = 0
cursor_get = self.db.cursor() while True:
result = self.re_queue.rpop("item")
if not result:
time.sleep(1)
if resultNum == 10:
break
else:
print "resultNum", resultNum
resultNum += 1
continue
try:
resultNum = 0
result = json.loads(result)
value_list = []
for strkey in self.__list_industry_dict.keys():
if strkey in self.__has_many:
for __strkey in self.__list_industry_dict[strkey]:
if __strkey in result["itemTitle"]:
value_list.append(strkey)
break
if strkey in result["itemTitle"]:
value_list.append(strkey)
value_list = set(value_list)
item_id = result["itemId"]
if value_list:
print result["itemTitle"]
for value in value_list:
nums += 1
# select_sql = "select id from zzh_industry_item where item_id={} and industry_id={} limit 1".format(item_id,self.__dict_industry[value])
# cursor_get.execute(select_sql)
# if cursor_get.fetchone():
# print ("reseat",select_sql)
# continue
sql_insert = "insert into zzh_industry_item(item_id,industry_id)values ({item_id},{industry_id})".format(
item_id=item_id, industry_id=self.__dict_industry[value])
self.re_queue2.lpush("sqls", str(sql_insert))
except Exception as e:
print e
cursor_get.close()
print ("put over") def test(self):
cursor2 = self.db.cursor()
count = 0
breakNum = 0
num = 0
try:
while True:
sql = self.re_queue2.rpop("sqls")
if sql:
num += 1
breakNum = 0
print sql
try:
cursor2.execute(sql)
if count == 500:
self.db.commit()
count = 0
else:
count += 1
except Exception as e:
print e
if not sql:
time.sleep(1)
if breakNum == 10:
break
else:
print "breakNum", breakNum
breakNum += 1
finally:
print ("insertSql", num)
self.db.commit()
self.db.close() if __name__ == '__main__':
items = InsertData()
print('Parent process %s.' % os.getpid())
t1 = threading.Thread(target=items.put_redis)
t2 = threading.Thread(target=items.get_redis)
t3 = threading.Thread(target=items.test)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()

python 结合redis 队列 做一个例子的更多相关文章

  1. python两个队列实现一个栈和两个栈实现一个队列

    1.两个栈实现一个队列 两个栈stack1和stack2, push的时候直接push进stack1,pop时需要判断stack1和stack2中的情况.如果stack2不为空的话,直接从stack2 ...

  2. python爬虫系列:做一个简单的动态代理池

    自动 1.设置动态的user agent import urllib.request as ure import urllib.parse as upa import random from bs4 ...

  3. c#之Redis队列

    摘要 这两天一直在考虑redis队列:一个生产者,多个消费者的情况,这里弄了一个demo进行测试. 一个例子 关于如何引用Redisclient 可以参考之前的这篇文章:c#之Redis实践list, ...

  4. python3 元类编程的一个例子

    [引子] 虽然我们可以通过“class”语句来定义“类”,但是要想更加细粒度的控制“类”的创建,要使用元类编程才能实现. 比如说我们要实现这样的一个约束.所有项目中用到的类都应该要为它定义的方法提供文 ...

  5. Redis队列跟MQ的区别

    Redis队列:Redis队列是一个Key-Value的NoSQL数据库,开发维护很活跃,虽然是一个Key-Value数据库存储系统,但它本身支持MQ功能,所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用 ...

  6. Python自动化 【第十一篇】:Python进阶-RabbitMQ队列/Memcached/Redis

     本节内容: RabbitMQ队列 Memcached Redis 1.  RabbitMQ 安装 http://www.rabbitmq.com/install-standalone-mac.htm ...

  7. Python的Flask框架应用调用Redis队列数据的方法

    转自:http://www.jb51.net/article/86021.htm 任务异步化 打开浏览器,输入地址,按下回车,打开了页面.于是一个HTTP请求(request)就由客户端发送到服务器, ...

  8. 用python做一个搜索引擎(Pylucene)

    什么是搜索引擎? 搜索引擎是“对网络信息资源进行搜集整理并提供信息查询服务的系统,包括信息搜集.信息整理和用户查询三部分”.如图1是搜索引擎的一般结构,信息搜集模块从网络采集信息到网络信息库之中(一般 ...

  9. [bigdata] 使用Redis队列来实现与机器无关的Job提交与执行 (python实现)

    用例场景: 定时从远程多台机器上下载文件存入HDFS中.一开始采用shell 一对一的方式实现,但对于由于网络或者其他原因造成下载失败的任务无法进行重试,且如果某台agent机器down机,将导致它对 ...

随机推荐

  1. 用一杯茶时间搭建Gitea服务器

     一.简单介绍 Gitea搭建局域网内的基于git的代码托管服务器,可以实现的功能包括:组织管理.团队管理.组织仓库设定.团队仓库分配.组织及团队权限分配管理.仓库添加PC协作者.仓库添加组织团队.分 ...

  2. JDK8--04:内置接口

    在JDK8--3中已经说过,使用lambda方法需要新增函数式接口,为了使用方便,JDK8已经提供了许多内置接口,总的归纳来说,有四大函数式接口. /** * * java8 四大内置接口 * * 1 ...

  3. Python实用笔记 (26)面向对象高级编程——定制类

    Python的class允许定义许多定制方法,可以让我们非常方便地生成特定的类.以下是集中常见的定制方法: 怎么才能打印得好看呢?只需要定义好__str__()方法,返回一个好看的字符串就可以了: _ ...

  4. plsql截取字符串字段中的某个字符段

    截取字符串 字符串s=" hello world  ! (name) " 如果要截取括号中的字符串可以采取如下方法. select substr(s,instr(s,'(')+1, ...

  5. Security 10:权限管理

    SQL Server 用于管理权限的TSQL命令有:GRANT用于授予权限,REVOKE 用于移除授予的权限,而DENY用于防止安全主体通过GRANT获得权限.但是,SQL Server的权限管理不是 ...

  6. CentOS7下普通账号通过systemctl管理服务需要输入root密码问题

    问题描述: 使用普通账号test通过systemctl启动系统服务提示需要输入root密码: 解决方案: 根据上面提示得知权限由polkit进行管理,对应的是org.freedesktop.syste ...

  7. 与跨域相关的 jsonp 劫持与 CORS 配置错误

    参考文章: CORS(跨域资源共享)错误配置漏洞的高级利用 JSONP劫持CORS跨源资源共享漏洞 JSONP绕过CSRF防护token 读取型CSRF-需要交互的内容劫持 跨域资源共享 CORS 详 ...

  8. css实现左边定宽右边自适应的5种方法总汇

    在网页布局中,通常需要实现左边定宽右边自适应布局,默认html的结构如下: <div class="box"> <div class="left&quo ...

  9. for循环与嵌套(水仙花数与三角形的打印)

    ## 一.for循环语法:for(开始区间: 结束区间; 修改循环条件){ 循环体:} > 开始区间:初始化表达式(确定开始)int i = 1; > 结束区间:逻辑表达式(确定结束) i ...

  10. Navigation Nightmare POJ - 1984

    Navigation Nightmare Farmer John's pastoral neighborhood has N farms (2 <= N <= 40,000), usual ...