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Python线程处理数据库行

coder 2023-10-19 原文

给出下面的简单代码:

cur.execute("SELECT * FROM myTable")

for row in cur.fetchall():
    process(row)

如果数据库很大，这将需要很长时间来处理所有行。我如何在这里使用多线程来帮助我？具体来说，每一行应该只处理一次，所以在多线程时，每个线程应该只处理 ID。

我是否需要基本上获取数据库的总长度，决定我想要多少个线程，然后基本上告诉每个线程它应该过滤的最小/最大 ID？

最佳答案

因为 python GIL 限制线程中的并行性，您最好使用子进程而不是线程。您可以使用一个池来限制并发进程的数量，这样您就不会过度使用服务器。 multiprocessing 模块应该可以解决问题。 cursor 已经是一个迭代器，并且在调用 map 时具有较小的 chunksize，它只会根据需要拉取数据。我不知道您的行的大小或所涉及的处理时间，所以我选择了一个适度的 block 大小和默认池大小，即您机器上的内核数。

import multiprocessing as mp

pool = mp.Pool()

cur.execute("SELECT * FROM myTable")

for result in pool.map(process, cur, chunksize=5):
    print(result)

您可以通过替换来试验线程池

import multiprocessing.Pool
pools = multiprocessing.Pool.ThreadPool()

关于Python线程处理数据库行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42075928/

Python线程sectioncodemultiprocessingmysqlmultithreading

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