怎么查网站是哪家公司做的,百度推广公司地址,html小清新类型网站,网络营销案例分析试题前段时间帮同事处理了一个把 CSV 数据导入到 MySQL 的需求。两个很大的 CSV 文件#xff0c; 分别有 3GB、2100 万条记录和 7GB、3500 万条记录。对于这个量级的数据#xff0c;用简单的单进程#xff0f;单线程导入 会耗时很久#xff0c;最终用了多进程的方式来实现。具体…前段时间帮同事处理了一个把 CSV 数据导入到 MySQL 的需求。两个很大的 CSV 文件 分别有 3GB、2100 万条记录和 7GB、3500 万条记录。对于这个量级的数据用简单的单进程单线程导入 会耗时很久最终用了多进程的方式来实现。具体过程不赘述记录一下几个要点批量插入而不是逐条插入为了加快插入速度先不要建索引生产者和消费者模型主进程读文件多个 worker 进程执行插入注意控制 worker 的数量避免对 MySQL 造成太大的压力注意处理脏数据导致的异常原始数据是 GBK 编码所以还要注意转换成 UTF-8用 click 封装命令行工具具体的代码实现如下#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import codecsimport csvimport loggingimport multiprocessingimport osimport warningsimport clickimport MySQLdbimport sqlalchemywarnings.filterwarnings(ignore, categoryMySQLdb.Warning)# 批量插入的记录数量BATCH 5000DB_URI mysql://rootlocalhost:3306/example?charsetutf8engine sqlalchemy.create_engine(DB_URI)def get_table_cols(table):sql SELECT * FROM {table} LIMIT 0.format(tabletable)res engine.execute(sql)return res.keys()def insert_many(table, cols, rows, cursor):sql INSERT INTO {table} ({cols}) VALUES ({marks}).format(tabletable,cols, .join(cols),marks, .join([%s] * len(cols)))cursor.execute(sql, *rows)logging.info(process %s inserted %s rows into table %s, os.getpid(), len(rows), table)def insert_worker(table, cols, queue):rows []# 每个子进程创建自己的 engine 对象cursor sqlalchemy.create_engine(DB_URI)while True:row queue.get()if row is None:if rows:insert_many(table, cols, rows, cursor)breakrows.append(row)if len(rows) BATCH:insert_many(table, cols, rows, cursor)rows []def insert_parallel(table, reader, w10):cols get_table_cols(table)# 数据队列主进程读文件并往里写数据worker 进程从队列读数据# 注意一下控制队列的大小避免消费太慢导致堆积太多数据占用过多内存queue multiprocessing.Queue(maxsizew*BATCH*2)workers []for i in range(w):p multiprocessing.Process(targetinsert_worker, args(table, cols, queue))p.start()workers.append(p)logging.info(starting # %s worker process, pid: %s..., i 1, p.pid)dirty_data_file ./{}_dirty_rows.csv.format(table)xf open(dirty_data_file, w)writer csv.writer(xf, delimiterreader.dialect.delimiter)for line in reader:# 记录并跳过脏数据: 键值数量不一致if len(line) ! len(cols):writer.writerow(line)continue# 把 None 值替换为 NULLclean_line [None if x NULL else x for x in line]# 往队列里写数据queue.put(tuple(clean_line))if reader.line_num % 500000 0:logging.info(put %s tasks into queue., reader.line_num)xf.close()# 给每个 worker 发送任务结束的信号logging.info(send close signal to worker processes)for i in range(w):queue.put(None)for p in workers:p.join()def convert_file_to_utf8(f, rv_fileNone):if not rv_file:name, ext os.path.splitext(f)if isinstance(name, unicode):name name.encode(utf8)rv_file {}_utf8{}.format(name, ext)logging.info(start to process file %s, f)with open(f) as infd:with open(rv_file, w) as outfd:lines []loop 0chunck 200000first_line infd.readline().strip(codecs.BOM_UTF8).strip() \nlines.append(first_line)for line in infd:clean_line line.decode(gb18030).encode(utf8)clean_line clean_line.rstrip() \nlines.append(clean_line)if len(lines) chunck:outfd.writelines(lines)lines []loop 1logging.info(processed %s lines., loop * chunck)outfd.writelines(lines)logging.info(processed %s lines., loop * chunck len(lines))click.group()def cli():logging.basicConfig(levellogging.INFO,format%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s)cli.command(gbk_to_utf8)click.argument(f)def convert_gbk_to_utf8(f):convert_file_to_utf8(f)cli.command(load)click.option(-t, --table, requiredTrue, help表名)click.option(-i, --filename, requiredTrue, help输入文件)click.option(-w, --workers, default10, helpworker 数量默认 10)def load_fac_day_pro_nos_sal_table(table, filename, workers):with open(filename) as fd:fd.readline() # skip headerreader csv.reader(fd)insert_parallel(table, reader, wworkers)if __name__ __main__:cli()以上就是本文给大家分享的全部没人了希望大家能够喜欢希望与广大网友互动点此进行留言吧
