Python多线程：串行与并行执行cx_Oracle示例

本篇文章主要探讨了在Python中如何使用多线程进行串行和并行操作，以执行Oracle数据库查询的例子。作者首先导入了必要的模块，如`threading`, `time`, `cx_Oracle`, 和 `csv`，以便在代码中创建并管理线程，执行数据库操作，并将结果写入CSV文件。 **串行执行（单线程）示例**： 在`exp01`函数中，作者首先通过`cx_Oracle.connect()`连接到Oracle数据库，创建一个游标对象，然后执行SQL查询（`select 'exp01' from dual`），这代表了一个基本的数据库操作。查询后，函数暂停1000毫秒，以模拟耗时操作，然后关闭游标和连接。这个过程在一个单独的线程中完成，因为没有并发调用，所以是串行执行的。 **并行执行（多线程）示例**： 接下来的`exp02`和`exp03`函数与`exp01`非常相似，只是查询字符串不同（分别是`exp02`和`exp03`）。这两个函数也在各自的独立线程中运行，这意味着它们同时执行，实现了一定程度的并行。每个线程都在循环结束后关闭其游标和连接。 **关键知识点总结**： 1. **Python多线程**：使用`threading`模块创建并管理线程，如`Thread`类的实例化和`start()`方法启动线程。 2. **Oracle数据库连接**：通过`cx_Oracle.connect()`函数连接到Oracle数据库，获取`cursor`对象用于执行SQL查询。 3. **并发操作**：通过多线程实现数据处理的并发，提高执行效率，但要注意Python的全局解释器锁（GIL）可能导致真正的并行计算受限于单核CPU。 4. **CSV文件操作**：使用`csv.writer`将查询结果写入CSV文件，设置`lineterminator`和`quoting`参数确保数据格式正确。 5. **线程标识**：通过`threading.current_thread().name`获取当前线程的名称，便于跟踪线程执行情况。 **实践应用**： 这段代码可以作为学习Python多线程编程和数据库交互的一个简单示例。在实际项目中，根据需求确定是否需要完全并行执行，因为过多的线程可能会导致资源争抢和性能下降。如果数据库操作非常频繁且耗时，使用线程池或异步IO（如有必要）会更高效。