python存数据库速度慢 解决python存数据库速度太慢的问题
马里奥爱学习 人气:0想了解解决python存数据库速度太慢的问题的相关内容吗，马里奥爱学习在本文为您仔细讲解python存数据库速度慢的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：python,存数据库,速度过慢，下面大家一起来学习吧。
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：
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：
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
"""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。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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