这篇文章主要介绍了解决python存数据库速度太慢的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
问题
在项目中遇到一个问题，需要从文本中读取三万条数据写入mysql数据库，文件中为用@分割的sql语句，但是在读取的过程中发现速度过慢，三万八千条数据需要220秒，问题代码片段如下：
def read_to_mysql(filecata, targetDir): ''' 用来写入数据库，写入后会剪贴掉文件 filecata 为保存有文件地址的list，已去掉尾部的空格 :param filecata: 文件目录 :param targetDir: 要复制的目标目录 :return: ''' root_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "./")) config = configparser.ConfigParser() config.read(root_dir + "/config.ini") __host = config.get("DatabaseOfWRT", "host") __database_name = config.get("DatabaseOfWRT", "database") __user_name = config.get("DatabaseOfWRT", "username") __user_passwaord = config.get("DatabaseOfWRT", "password") __charset = config.get("DatabaseOfWRT", "charset") conn = pymysql.connect( host=__host, user=__user_name, password=__user_passwaord, database=__database_name, charset=__charset ) cursor = conn.cursor() with open(filecata, "r", encoding='utf-8') as f: data = f.read() # 读取文件 data_list = data.split('@') del data_list[-1] starttime = int(time.time()) for data_str in data_list: data_str = str(data_str) sql = data_str + ';' cursor.execute(sql) conn.commit() print(flag) copy_del_file(filecata, targetDir) # 用来剪切的函数，此处不影响，因而省略 cursor.close() conn.close()
解决方案
经测试发现，影响速度的主要原因是commit(),因为没过几秒提交一次即可，但是因为提交的字符长度有限制，所以要设置一个合理的时间读取，代码修改如下：
def read_to_mysql(filecata, targetDir): ''' 用来写入数据库，写入后会剪贴掉文件 filecata 为保存有文件地址的list，已去掉尾部的空格 :param filecata: :param targetDir: 要复制的目标目录 :return: ''' root_dir = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), "./")) config = configparser.ConfigParser() config.read(root_dir + "/config.ini") __host = config.get("DatabaseOfWRT", "host") __database_name = config.get("DatabaseOfWRT", "database") __user_name = config.get("DatabaseOfWRT", "username") __user_passwaord = config.get("DatabaseOfWRT", "password") __charset = config.get("DatabaseOfWRT", "charset") conn = pymysql.connect( host=__host, user=__user_name, password=__user_passwaord, database=__database_name, charset=__charset ) cursor = conn.cursor() with open(filecata, "r", encoding='utf-8') as f: data = f.read() # 读取文件 data_list = data.split('@') del data_list[-1] starttime = int(time.time()) for data_str in data_list: endtime = int(time.time()) data_str = str(data_str) sql = data_str + ';' cursor.execute(sql) if endtime - starttime ==10: # 每过十秒提交一次 starttime = int(ti<em style="color:transparent">来源[email protected]搞@^&代*@码)网</em>me.time()) conn.commit() conn.commit() copy_del_file(filecata, targetDir) cursor.close() conn.close() return flag
此时写入三万八千条数据需要9秒
补充：python 连数据库cursur.fetchall ()速度慢的解决方案
解决游标遍历慢的方法：
一行一行去遍历，而不是一下全部读取出来
将cursur.fetchall()更改为for i in cursur:
补充：python 读取文件时速度的问题
"""举例 读取文件""" # 第一种方式 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: info = f.readlines() for line in info: pass # 第二种方式 with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f: pass
对于以上两种方式读取文件，各自有各自的用途，当用两种方式都可以时，第二种方式的效率是第一种的几个量级， readlines()将文件内容读取到内存的list中，操作虽然方便，但是消耗内存，运行效率慢。
原生的f是将文件内容读到生成器中， 当需要操作时，从生成器中循环出来，速度很快，操作大文件时建议用第二种方式！
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持gaodaima搞代码网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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