python3线程池ThreadPoolExecutor处理csv文件数据

 更新时间:2022年06月09日 11:46:12   作者:YYQ  
这篇文章主要为大家介绍了python3线程池ThreadPoolExecutor处理csv文件数据实现的实例过程,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪

背景

由于不同乙方对服务商业务接口字段理解不一致,导致线上上千万数据量数据存在问题,为了修复数据,通过 Python 脚本进行修改

知识点

Python3、线程池、pymysql、CSV 文件操作、requests

拓展

当我们程序在使用到线程、进程或协程的时候,以下三个知识点可以先做个基本认知

CPU 密集型、IO 密集型、GIL 全局解释器锁

pip3 install requests

pip3 install pymysql

流程

实现代码

# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName:grade_update.py
# @Desc    :在一台超级计算机上运行过的牛逼Python代码
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,FIRST_COMPLETED,wait
import requests
import pymysql
from projectPath import path
gradeId = [4303, 4304, 1000926, 1000927]
def writ_mysql():
    """
    数据库连接
    """
    return pymysql.connect(host="localhost",
                         port=3306,
                         user="admin",
                         password="admin",
                         database="test"
                         )
def oprationdb(grade_id, member_id):
  """
  操作数据库
  """
    db = writ_mysql()
    try:
        cursor = db.cursor()
        sql = f"UPDATE `t_m_member_grade` SET `current_grade_id`={grade_id}, `modified` =now() WHERE `member_id`={member_id};"
        cursor.execute(sql)
        db.commit()
        print(f"提交的SQL->{sql}")
    except pymysql.Error as e:
        db.rollback()
        print("DB数据库异常:", e)
    db.close()
    return True
def interface(rows, thead):
  """
  调用第三方接口
  """
    print(f"处理数据行数--->{thead}----数据--->{rows}")
    try:
        url = "http://xxxx/api/xxx-data/Tmall/bindQuery"
        body = {
            "nickname": str(rows[0]),
            "seller_name": "test",
            "mobile": "111"
        }
        heade={"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
        res = requests.post(url=url, data=body,headers=heade)
        result = res.json()
        if result["data"]["status"] in [1, 2]:
            grade = result["data"]["member"]["level"]
            grade_id = gradeId[grade]
            oprationdb(grade_id=grade_id, member_id=rows[1])
            return True
        return True
    except Exception as e:
        print(f"调用异常:{e}")
def read_csv():
    import csv
    # db = writ_mysql()
    #线程数
    MAX_WORKERS=5
    with ThreadPoolExecutor(MAX_WORKERS) as pool:
        with open(path + '/file/result2_colu.csv', 'r', newline='', encoding='utf-8') as f:
            #set() 函数创建无序不重复元素集
            seq_notdone = set()
            seq_done = set()
            # 使用csv的reader()方法,创建一个reader对象
            reader = csv.reader(f)
            n = 0
            for row in reader:
                n += 1
                # 遍历reader对象的每一行
                try:
                    seq_notdone.add(pool.submit(interface, rows=row, thead=n))
                    if len(seq_notdone) >= MAX_WORKERS:
                        #FIRST_COMPLETED文档说明 -- Return when any future finishes or is cancelled.
                        done, seq_notdone = wait(seq_notdone,return_when=FIRST_COMPLETED)
                        seq_done.update(done)
                except Exception as e:
                    print(f"解析结果出错:{e}")
    # db.close()
    return "完成"
if __name__ == '__main__':
    read_csv()

解释

引入线程池库

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,FIRST_COMPLETED,wait

pool.submit(interface, rows=row, thead=n)

提交任务,interface 调用的函数,rows、thead 为 interface() 函数的入参

任务持续提交,线程池通过 MAX_WORKERS 定义的线程数持续消费

说明像这种 I/O 密集型的操作脚本适合使用多线程,如果是 CPU 密集型建议使用进行,根据机器核数进行配置

以上就是python3线程池ThreadPoolExecutor处理csv文件数据的详细内容,更多关于python3 ThreadPoolExecutor处理csv的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

    python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例

    这篇文章主要介绍了python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2020-04-04
  • 500行代码使用python写个微信小游戏飞机大战游戏

    500行代码使用python写个微信小游戏飞机大战游戏

    这篇文章主要介绍了500行代码使用python写个微信小游戏飞机大战游戏,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2019-10-10
  • Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例

    Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例

    这篇文章主要介绍了Python调用OpenCV实现图像平滑代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-06-06
  • 每个 Python 开发者都应该知道的7种好用工具(效率翻倍)

    每个 Python 开发者都应该知道的7种好用工具(效率翻倍)

    Python 从一种小的开源语言开始,到现在,它已经成为开发者很受欢迎的编程语言之一。这篇文章主要介绍了每个 Python 开发者都应该知道的7种好用工具(效率翻倍),需要的朋友可以参考下
    2021-03-03
  • python机器学习Logistic回归原理推导

    python机器学习Logistic回归原理推导

    这篇文章主要为大家介绍了python机器学习Logistic回归原理推导,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2022-06-06
  • Python创建模块及模块导入的方法

    Python创建模块及模块导入的方法

    这篇文章主要介绍了Python创建模块及模块导入的方法,实例分析了模块的定义、导入及模块属性的使用技巧,并附带说明了包的概念与用法,需要的朋友可以参考下
    2015-05-05
  • python内存泄漏排查技巧总结

    python内存泄漏排查技巧总结

    这篇文章主要给大家分享了python内存泄漏排查技巧总结,工作过程中服务难免遇到内存泄漏问题,下面文章就给大家总结一些排查下技巧,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下
    2021-12-12
  • Python分析特征数据类别与预处理方法速学

    Python分析特征数据类别与预处理方法速学

    这篇文章主要为大家介绍了Python分析特征数据类别与预处理方法速学,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
    2023-02-02
  • 基于Python安装pyecharts所遇的问题及解决方法

    基于Python安装pyecharts所遇的问题及解决方法

    今天小编就为大家分享一篇基于Python安装pyecharts所遇的问题及解决方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-08-08
  • Python内置库之webbrowser模块用法详解

    Python内置库之webbrowser模块用法详解

    webbrowser模块是Python自带的标准库,无需安装,可以直接在Python中使用该模块来打开网页、PDF文件等,本文给大家详细介绍了Python webbrowser模块用法,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08

最新评论