如何使用python3實現并發訪問水平切分表

這篇文章主要介紹了如何使用python3實現并發訪問水平切分表，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

場景說明

假設有一個mysql表被水平切分，分散到多個host中，每個host擁有n個切分表。

如果需要并發去訪問這些表，快速得到查詢結果， 應該怎么做呢？

這里提供一種方案，利用python3的asyncio異步io庫及aiomysql異步庫去實現這個需求。

代碼演示

import logging
import random
import asynciofrom aiomysql 
import create_pool
# 假設mysql表分散在8個host, 每個host有16張子表
TBLES = {  "192.168.1.01": "table_000-015",
# 000-015表示該ip下的表明從table_000一直連續到table_015
  "192.168.1.02": "table_016-031", 
   "192.168.1.03": "table_032-047",  
    "192.168.1.04": "table_048-063", 
     "192.168.1.05": "table_064-079",  
     "192.168.1.06": "table_080-095", 
      "192.168.1.07": "table_096-0111", 
       "192.168.1.08": "table_112-0127",
}
USER = "xxx"PASSWD = "xxxx"# wrapper函數，用于捕捉異常def query_wrapper(func):
  async def wrapper(*args, **kwargs):
    try:
      await func(*args, **kwargs)    except Exception as e:
      print(e)  return wrapper
      # 實際的sql訪問處理函數，通過aiomysql實現異步非阻塞請求@
      query_wrapperasync def query_do_something(ip, db, table):
  async with create_pool(host=ip, db=db, user=USER, password=PASSWD) as pool:
    async with pool.get() as conn:
      async with conn.cursor() as cur:
        sql = ("select xxx from {} where xxxx")
        await cur.execute(sql.format(table))
        res = await cur.fetchall()    
 # then do something...# 生成sql訪問隊列, 隊列的每個元素包含要對某個表進行訪問的函數及參數def gen_tasks():
  tasks = []  for ip, tbls in TBLES.items():
    cols = re.split('_|-', tbls)
    tblpre = "_".join(cols[:-2])
    min_num = int(cols[-2])
    max_num = int(cols[-1])   
      for num in range(min_num, max_num+1):
      tasks.append(
        (query_do_something, ip, 'your_dbname', '{}_{}'.format(tblpre, num))
      )
 
  random.shuffle(tasks)  
   return tasks# 按批量運行sql訪問請求隊列def run_tasks(tasks, batch_len):
  try:  
    for idx in range(0, len(tasks), batch_len):
      batch_tasks = tasks[idx:idx+batch_len]
      logging.info("current batch, start_idx:%s len:%s" % (idx, len(batch_tasks))) 
            for i in range(0, len(batch_tasks)):
        l = batch_tasks[i]
        batch_tasks[i] = asyncio.ensure_future(
          l[0](*l[1:])
        )
      loop.run_until_complete(asyncio.gather(*batch_tasks)) 
       except Exception as e:
    logging.warn(e)# main方法, 通過asyncio實現函數異步調用def main():
  loop = asyncio.get_event_loop()
 
  tasks = gen_tasks()
  batch_len = len(TBLES.keys()) * 5  # all up to you
  run_tasks(tasks, batch_len)
 
  loop.close()

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