问题
在项目中遇到一个问题,需要从文本中读取三万条数据写入mysql数据库,文件中为用@分割的sql语句,但是在读取的过程中发现速度过慢,三万八千条数据需要220秒,问题代码片段如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
|
def read_to_mysql(filecata, targetDir): ''' 用来写入数据库,写入后会剪贴掉文件 filecata 为保存有文件地址的list,已去掉尾部的空格 :param filecata: 文件目录 :param targetDir: 要复制的目标目录 :return: ''' root_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "./" )) config = configparser.ConfigParser() config.read(root_dir + "/config.ini" ) __host = config.get( "DatabaseOfWRT" , "host" ) __database_name = config.get( "DatabaseOfWRT" , "database" ) __user_name = config.get( "DatabaseOfWRT" , "username" ) __user_passwaord = config.get( "DatabaseOfWRT" , "password" ) __charset = config.get( "DatabaseOfWRT" , "charset" ) conn = pymysql.connect( host = __host, user = __user_name, password = __user_passwaord, database = __database_name, charset = __charset ) cursor = conn.cursor() with open (filecata, "r" , encoding = 'utf-8' ) as f: data = f.read() # 读取文件 data_list = data.split( '@' ) del data_list[ - 1 ] starttime = int (time.time()) for data_str in data_list: data_str = str (data_str) sql = data_str + ';' cursor.execute(sql) conn.commit() print (flag) copy_del_file(filecata, targetDir) # 用来剪切的函数,此处不影响,因而省略 cursor.close() conn.close() |
解决方案
经测试发现,影响速度的主要原因是commit(),因为没过几秒提交一次即可,但是因为提交的字符长度有限制,所以要设置一个合理的时间读取,代码修改如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
|
def read_to_mysql(filecata, targetDir): ''' 用来写入数据库,写入后会剪贴掉文件 filecata 为保存有文件地址的list,已去掉尾部的空格 :param filecata: :param targetDir: 要复制的目标目录 :return: ''' root_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "./" )) config = configparser.ConfigParser() config.read(root_dir + "/config.ini" ) __host = config.get( "DatabaseOfWRT" , "host" ) __database_name = config.get( "DatabaseOfWRT" , "database" ) __user_name = config.get( "DatabaseOfWRT" , "username" ) __user_passwaord = config.get( "DatabaseOfWRT" , "password" ) __charset = config.get( "DatabaseOfWRT" , "charset" ) conn = pymysql.connect( host = __host, user = __user_name, password = __user_passwaord, database = __database_name, charset = __charset ) cursor = conn.cursor() with open (filecata, "r" , encoding = 'utf-8' ) as f: data = f.read() # 读取文件 data_list = data.split( '@' ) del data_list[ - 1 ] starttime = int (time.time()) for data_str in data_list: endtime = int (time.time()) data_str = str (data_str) sql = data_str + ';' cursor.execute(sql) if endtime - starttime = = 10 : # 每过十秒提交一次 starttime = int (time.time()) conn.commit() conn.commit() copy_del_file(filecata, targetDir) cursor.close() conn.close() return flag |
此时写入三万八千条数据需要9秒
补充:python 连数据库cursur.fetchall ()速度慢的解决方案
解决游标遍历慢的方法:
一行一行去遍历,而不是一下全部读取出来
将cursur.fetchall()更改为for i in cursur:
补充:python 读取文件时速度的问题
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
"""举例 读取文件""" # 第一种方式 with open ( 'test.txt' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as f: info = f.readlines() for line in info: pass # 第二种方式 with open ( 'test.txt' , 'r' , encoding = 'utf-8' ) as f: for line in f: pass |
对于以上两种方式读取文件,各自有各自的用途,当用两种方式都可以时,第二种方式的效率是第一种的几个量级, readlines()将文件内容读取到内存的list中,操作虽然方便,但是消耗内存,运行效率慢。
原生的f是将文件内容读到生成器中, 当需要操作时,从生成器中循环出来,速度很快,操作大文件时建议用第二种方式!
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44523829/article/details/109455985