Python中如何實現Scrapy+adbapi提高數據庫寫入效率

今天就跟大家聊聊有關Python中如何實現Scrapy+adbapi提高數據庫寫入效率，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

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，由于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，要遠高于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只是提供了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執行后，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()之后，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)

看完上述內容，你們對Python中如何實現Scrapy+adbapi提高數據庫寫入效率有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。