写一个多线程读取数据库数据,单线程写入excel的例子

时间: 2023-08-31 21:32:25 浏览: 149
RAR

一个多线程访问数据库的代码

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### 回答1: 以下是一个使用Python多线程读取数据库数据,单线程写入Excel的例子: ```python import threading import queue import pymysql import openpyxl # 数据库连接信息 DB_HOST = 'localhost' DB_USER = 'root' DB_PASSWORD = 'password' DB_DATABASE = 'test' DB_TABLE = 'data' # Excel文件名 EXCEL_FILENAME = 'data.xlsx' # 线程数 THREAD_NUM = 4 # 数据库查询语句 QUERY_SQL = 'SELECT * FROM %s LIMIT %s, %s' # 写入Excel的列名 COLUMN_NAMES = ['id', 'name', 'age'] # 每个线程查询的数据行数 PER_THREAD_ROWS = 1000 # 数据库连接 db_conn = pymysql.connect(host=DB_HOST, user=DB_USER, password=DB_PASSWORD, database=DB_DATABASE) # 查询总行数 with db_conn.cursor() as cursor: cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM %s' % DB_TABLE) total_rows = cursor.fetchone()[0] # 查询队列 query_queue = queue.Queue() # 结果队列 result_queue = queue.Queue() # 线程锁 lock = threading.Lock() # 查询线程 def query_thread(): while True: start, end = query_queue.get() with db_conn.cursor() as cursor: cursor.execute(QUERY_SQL % (DB_TABLE, start, PER_THREAD_ROWS)) result = cursor.fetchall() result_queue.put(result) query_queue.task_done() # 写入Excel线程 def write_excel_thread(): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.append(COLUMN_NAMES) while True: result = result_queue.get() if result is None: break for row in result: with lock: ws.append(row) result_queue.task_done() wb.save(EXCEL_FILENAME) # 启动查询线程 for i in range(THREAD_NUM): t = threading.Thread(target=query_thread, daemon=True) t.start() # 启动写入Excel线程 t = threading.Thread(target=write_excel_thread, daemon=True) t.start() # 添加查询任务 for i in range(0, total_rows, PER_THREAD_ROWS): query_queue.put((i, PER_THREAD_ROWS)) # 等待查询任务完成 query_queue.join() # 添加结束标志 result_queue.put(None) # 等待写入Excel线程结束 result_queue.join() ``` 该例子使用了一个查询队列和一个结果队列,查询线程从查询队列中取出查询任务,查询完数据后将结果放入结果队列,写入Excel线程从结果队列中取出结果,将结果写入Excel文件中。 需要注意的是,在写入Excel时需要加锁,避免多个线程同时写入同一个单元格,导致数据错误。 ### 回答2: 多线程读取数据库数据,单线程写入Excel的例子可以采用生产者-消费者模型。首先创建一个生产者线程用于从数据库中读取数据,然后将数据放入一个共享的线程安全队列中,多个消费者线程从队列中获取数据并写入Excel文件。 下面是一个示例代码: ```python import threading import queue import pymysql import xlwt class DatabaseReader(threading.Thread): def __init__(self, db_conn, data_queue): threading.Thread.__init__(self) self.db_conn = db_conn self.data_queue = data_queue def run(self): cursor = self.db_conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") rows = cursor.fetchall() for row in rows: self.data_queue.put(row) self.data_queue.put(None) # 结束标志 cursor.close() self.db_conn.close() class ExcelWriter(threading.Thread): def __init__(self, data_queue, filename): threading.Thread.__init__(self) self.data_queue = data_queue self.filename = filename def run(self): workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet('sheet1') row_index = 0 while True: data = self.data_queue.get() if data is None: break for col_index, value in enumerate(data): sheet.write(row_index, col_index, value) row_index += 1 workbook.save(self.filename) if __name__ == '__main__': db_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name') data_queue = queue.Queue() num_threads = 5 for _ in range(num_threads): reader = DatabaseReader(db_conn, data_queue) reader.start() writer = ExcelWriter(data_queue, 'output.xls') writer.start() writer.join() db_conn.close() ``` 以上代码创建了一个生产者线程,用于从数据库中读取数据并放入一个队列中,同时创建一个消费者线程,用于从队列中获取数据并写入Excel文件。通过多个生产者线程并行读取数据库数据,可以提高读取的效率;而通过单个消费者线程写入Excel文件,可以保证数据写入的有序性。 需要注意的是,在生产者线程中,需要将数据库的连接对象传递给线程,以便在线程结束时关闭数据库连接。同时,在消费者线程中,当遇到结束标志时需要及时退出循环,避免无限等待。 此例子仅供参考,具体应用场景还需根据实际需求进行相应的修改和调整。 ### 回答3: 多线程读取数据库数据、单线程写入Excel的例子可以通过以下步骤实现: 1. 创建一个数据库连接,连接到指定的数据库。 2. 设定需要读取的数据表,并确定需要获取的数据列。 3. 创建一个多线程的读取函数,该函数可以同时从数据库中读取多条数据,并将这些数据存储在内存中的数据结构中,如列表或字典。 4. 创建一个单线程的写入函数,该函数负责将内存中的数据写入Excel文件中。可以使用第三方库,如pandas或openpyxl来实现Excel的写入操作。 5. 创建多个线程的实例,并将读取函数作为线程运行的目标。 6. 运行多个线程,同时从数据库中读取数据。 7. 在所有线程都完成读取后,调用写入函数将读取的数据写入Excel文件中。 8. 关闭数据库连接,释放资源。 这样一个多线程读取数据库数据、单线程写入Excel的例子就完成了。通过多线程同时读取数据库数据,可以提高读取的效率。然后通过单线程写入Excel,避免并发写入操作导致的数据错误。这个例子可以用来处理大量数据的读取和写入操作,提高程序的处理能力。
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