Python3 多线程(连接池)操作MySQL插入数据

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;
CODE :

def mysql_connection():
    maxconnections =   # 最大连接数
    pool = PooledDB(
        pymysql,
        maxconnections,
        host='localhost',
        user='root',
        port=,
        passwd='',
        db='test_DB',
        use_unicode=True)
    return pool
# use
>> 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),…], [], … ]
CODE :

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[:-].split("\"\""))
        data.append(line)
    n =   # 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(, len(data), n)]
print("10万行数据,耗时:{}".format(round(time.time() - st, )))

# out
>> 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;

CODE :

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;
CODE :

def task():
    q = Queue(maxsize=)  # 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)) == :
            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, )))

    def mysql_connection(self):
        maxconnections =   # 最大连接数
        pool = PooledDB(
            pymysql,
            maxconnections,
            host='localhost',
            user='root',
            port=,
            passwd='',
            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[:-].split("\"\""))
                data.append(line)
        n =     # 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(, 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, )))
        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, )))

    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=)  # 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)) == :
                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, )))

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.
总结 :
野生猿一枚,代码很粗糙,如果错误请评论指正.