Python中Scrapy+adbapi提高數據庫寫入效率實現
一:twisted中的adbapi
數據庫pymysql的commit()和execute()在提交數據時,都是同步提交至數據庫,由於scrapy框架數據的解析和異步多線程的,所以scrapy的數據解析速度,要遠高於數據的寫入數據庫的速度。如果數據寫入過慢,會造成數據庫寫入的阻塞,影響數據庫寫入的效率。
使用twisted異步IO框架,實現數據的異步寫入,通過多線程異步的形式對數據進行寫入,可以提高數據的寫入速度。
1.1 兩個主要方法
adbapi.ConnectionPool:
創建一個數據庫連接池對象,其中包括多個連接對象,每個連接對象在獨立的線程中工作。adbapi隻是提供瞭異步訪問數據庫的編程框架,再其內部依然使MySQLdb這樣的庫訪問數據庫。
dbpool.runInteraction(do_insert,item):
異步調用do_insert函數,dbpool會選擇連接池中的一個連接對象在獨立線程中調用insert_db,其中參數item會被傳給do_insert的第二個參數,傳給do_insert的第一個參數是一個Transaction對象,其接口與Cursor對象類似,可以調用execute方法執行SQL語句,do_insert執行後,連接對象會自動調用commit方法
1.2 使用實例
from twisted.enterprise import adbapi
# 初始化數據庫連接池(線程池) # 參數一:mysql的驅動 # 參數二:連接mysql的配置信息 dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **params)
# 參數1:在異步任務中要執行的函數insert_db; # 參數2:給該函數insert_db傳遞的參數 query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)
# 在execute()之後,不需要再進行commit(),連接池內部會進行提交的操作。 def do_insert(self, cursor, item): insert_sql = """ insert into qa_sample( need_id, need_question_uptime, need_title, need_title_describe, need_answer_uptime, need_answer) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s) """ params = (item['need_id'], item['need_question_uptime'], item['need_title'], item['need_title_describe'], item['need_answer_uptime'], item['need_answer']) cursor.execute(insert_sql, params)
二:結合scrapy中的pipelines
# -*- coding: utf-8 -*- from twisted.enterprise import adbapi import pymysql # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html class QaSpiderPipeline(object): def process_item(self, item, spider): return item class MysqlTwistedPipeline(object): def __init__(self, dbpool): self.dbpool = dbpool @classmethod def from_settings(cls, settings): dbparams = dict( host=settings['MYSQL_HOST'], db=settings['MYSQL_DBNAME'], user=settings['MYSQL_USER'], passwd=settings['MYSQL_PASSWORD'], charset='utf8', cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor, use_unicode=True ) dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **dbparams) return cls(dbpool) def process_item(self, item, spider): query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item) def do_insert(self, cursor, item): insert_sql = """ insert into qa_sample( need_id, need_question_uptime, need_title, need_title_describe, need_answer_uptime, need_answer) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s) """ params = (item['need_id'], item['need_question_uptime'], item['need_title'], item['need_title_describe'], item['need_answer_uptime'], item['need_answer']) cursor.execute(insert_sql, params)
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