問(wèn)題
在項(xiàng)目中遇到一個(gè)問(wèn)題，需要從文本中讀取三萬(wàn)條數(shù)據(jù)寫入mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，文件中為用@分割的sql語(yǔ)句，但是在讀取的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)速度過(guò)慢，三萬(wàn)八千條數(shù)據(jù)需要220秒，問(wèn)題代碼片段如下：
def read_to_mysql(filecata, targetDir):
'''
用來(lái)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，寫入后會(huì)剪貼掉文件
filecata 為保存有文件地址的list，已去掉尾部的空格
:param filecata: 文件目錄
:param targetDir: 要復(fù)制的目標(biāo)目錄
: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() # 讀取文件
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) # 用來(lái)剪切的函數(shù)，此處不影響，因而省略
cursor.close()
conn.close()
解決方案
經(jīng)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，影響速度的主要原因是commit(),因?yàn)闆](méi)過(guò)幾秒提交一次即可，但是因?yàn)樘峤坏淖址L(zhǎng)度有限制，所以要設(shè)置一個(gè)合理的時(shí)間讀取，代碼修改如下：
def read_to_mysql(filecata, targetDir):
'''
用來(lái)寫入數(shù)據(jù)庫(kù)，寫入后會(huì)剪貼掉文件
filecata 為保存有文件地址的list，已去掉尾部的空格
:param filecata:
:param targetDir: 要復(fù)制的目標(biāo)目錄
: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() # 讀取文件
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: # 每過(guò)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
此時(shí)寫入三萬(wàn)八千條數(shù)據(jù)需要9秒
補(bǔ)充：python 連數(shù)據(jù)庫(kù)cursur.fetchall ()速度慢的解決方案
解決游標(biāo)遍歷慢的方法：
一行一行去遍歷，而不是一下全部讀取出來(lái)
將cursur.fetchall()更改為for i in cursur:
補(bǔ)充：python 讀取文件時(shí)速度的問(wèn)題
"""舉例 讀取文件"""
# 第一種方式
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
info = f.readlines()
for line in info:
pass
# 第二種方式
with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
pass
對(duì)于以上兩種方式讀取文件，各自有各自的用途，當(dāng)用兩種方式都可以時(shí)，第二種方式的效率是第一種的幾個(gè)量級(jí)， readlines()將文件內(nèi)容讀取到內(nèi)存的list中，操作雖然方便，但是消耗內(nèi)存，運(yùn)行效率慢。
原生的f是將文件內(nèi)容讀到生成器中， 當(dāng)需要操作時(shí)，從生成器中循環(huán)出來(lái)，速度很快，操作大文件時(shí)建議用第二種方式！
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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