多线程加pyodps连接池查询odps

使用PyODPS连接池进行多线程查询ODPS需要注意以下事项：

1. 连接池是线程安全的，但是同一时刻只能有一个连接使用。因此，需要在多线程中正确地使用连接池。

2. 如果要查询不同的表，建议每个线程使用一个连接池，以避免出现连接池竞争的情况。

3. 如果要查询同一个表，可以让多个线程共用一个连接池，但需要注意每个查询的结果集不要互相干扰。

下面是一个简单的多线程查询ODPS的示例代码：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from odps import ODPS
from odps.tunnel import TableTunnel
from odps.tunnel.pool import TableTunnelPool

# 创建ODPS连接
odps = ODPS('your_access_id', 'your_access_key', 'your_project_name', 'your_endpoint')

def query_table(table_name):
    # 创建TableTunnel连接池
    pool = TableTunnelPool(odps)

    # 从连接池中获取TableTunnel连接
    tunnel = pool.get_tunnel()

    # 通过TableTunnel连接进行数据传输
    with tunnel.execute_sql(f'SELECT * FROM {table_name} LIMIT 10').open_reader() as reader:
        for record in reader:
            print(f'Table {table_name}, record: {record}')

# 创建线程池
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)

# 提交任务到线程池
table_names = ['table1', 'table2', 'table3', 'table4', 'table5']
for table_name in table_names:
    executor.submit(query_table, table_name)

以上代码中，首先创建了ODPS连接，然后创建了一个线程池，并提交了5个任务到线程池。每个任务都会使用一个独立的连接池，并查询指定的表。在查询过程中，每个线程都会从连接池中获取一个连接，并使用该连接进行数据查询。查询完成后，连接会自动回收到连接池中，不需要手动关闭。

需要注意的是，以上示例中使用了线程池，线程池的最大并发数由max_workers参数指定，默认值为当前机器的CPU核心数。如果需要修改线程池的配置，可以通过传递参数进行配置，例如：

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)

以上代码中，将线程池的最大并发数设置为10。