Python多线程串行与并行操作：Oracle数据导出示例

本篇Python代码示例展示了如何在Python中使用多线程实现串行和并行执行数据库查询。主要关注的是使用`cx_Oracle`库连接Oracle数据库，通过`threading`模块创建和管理多个线程来并发执行SQL查询。代码中包含三个函数`exp01()`, `exp02()`, 和 `exp03()`，每个函数代表一个独立的任务，分别执行不同的SQL（`select 'exp01' from dual` 和 `select 'exp02' from dual`）。 **串行执行（Sequential Execution）：** 在单个线程中，`exp01()` 函数首先被调用，然后是 `exp02()`，最后是 `exp03()`。这确保了任务的顺序执行，没有并发。代码中通过`time.sleep(1000)`引入了一个短暂的延迟，以模拟实际操作的时间消耗。在这个模式下，多线程的优势并未体现，因为线程间的切换会由于等待而增加总体运行时间。 **并行执行（Parallel Execution）：** 在多线程环境下，`exp01()`、`exp02()` 和 `exp03()` 函数可以并行执行，如果它们被放入多线程池或者通过其他方式并发启动。在`threading`模块的帮助下，可以创建新线程来运行这些函数，比如： ```python threads = [] for i in range(3): thread = threading.Thread(target=eval(f"exp{i+1}")) threads.append(thread) thread.start() # 等待所有线程完成 for thread in threads: thread.join() ``` 这里，我们创建了一个线程列表，并将每个函数作为目标`target`分配给新线程。通过`start()`方法启动线程，然后使用`join()`确保主线程等待所有子线程执行完毕。 **数据库操作和CSV写入：** 代码使用`cx_Oracle.connect()`函数连接到Oracle数据库，然后创建一个游标对象`cursor`执行SQL查询。查询结果通过`csv.writer`对象写入到CSV文件`dbtest.csv`中。`lineterminator`参数用于指定每一行的结束符，`quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC`则表示非数字数据将被引用。 总结来说，这个实例演示了如何在Python中使用多线程技术提高数据库操作的效率，特别是当处理大量数据或并发需求时。通过并行执行，可以充分利用多核处理器的性能，但在Python的全局解释器锁（GIL）限制下，多线程并不能完全发挥CPU核心的优势，对于CPU密集型任务，可能需要考虑使用多进程或其他并行计算库如`multiprocessing`。