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• 一：twisted中的adbapi
• 1.1 两个主要方法
  
• 1.2 使用实例
  
• 二：结合scrapy中的pipelines

一：twisted中的adbapi

​       数据库pymysql的commit()和execute()在提交数据时，都是同步提交至数据库，由于scrapy框架数据的解析和异步多线程的，所以scrapy的数据解析速度，要远高于数据的写入数据库的速度。如果数据写入过慢，会造成数据库写入的阻塞，影响数据库写入的效率。
使用twisted异步IO框架，实现数据的异步写入，通过多线程异步的形式对数据进行写入，可以提高数据的写入速度。

1.1 两个主要方法

adbapi.ConnectionPool：

创建一个数据库连接池对象，其中包括多个连接对象，每个连接对象在独立的线程中工作。adbapi只是提供了异步访问数据库的编程框架，再其内部依然使MySQLdb这样的库访问数据库。

dbpool.runInteraction(do_insert,item)：

异步调用do_insert函数，dbpool会选择连接池中的一个连接对象在独立线程中调用insert_db，其中参数item会被传给do_insert的第二个参数，传给do_insert的第一个参数是一个Transaction对象，其接口与Cursor对象类似，可以调用execute方法执行SQL语句，do_insert执行后，连接对象会自动调用commit方法

1.2 使用实例

from twisted.enterprise import adbapi

# 初始化数据库连接池(线程池)
# 参数一：mysql的驱动
# 参数二：连接mysql的配置信息
dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **params)

# 参数1：在异步任务中要执行的函数insert_db；
# 参数2：给该函数insert_db传递的参数
query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)

# 在execute()之后，不需要再进行commit()，连接池内部会进行提交的操作。
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：结合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)

到此这篇关于Python中Scrapy+adbapi提高数据库写入效率实现的文章就介绍到这了,更多相关Scrapy+adbapi数据库写入内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！

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