表數據超過百萬級別時使用pandas讀取數據速度過慢，如果仍然想用pandas讀取，可以通過多進程提高效率。同時可以將常用數據保存為pkl文件，以便后續使用。
@主要代碼實現
#按照表中的某字段將表劃分為比較均勻的多個子集
#本例中需要讀取的表中包含了城市字段，
#且涉及的城市包含了全國大部分城市，數據分布較為均勻，因此制作了一張省份城市配置表，將數據劃分
#讀取省份-城市配置表，獲取城市列表
def
get_division_list
(
db_connect
,
division_table
)
:
sql
=
'select * from {};'
.
format
(
division_table
)
data
=
pd
.
read_sql
(
sql
,
con
=
db_connect
)
#省份列表
province_list
=
data
[
'province'
]
.
unique
(
)
.
tolist
(
)
#獲取城市列表
city_list
=
[
]
for
code
in
province_list
:
city
=
data
[
data
[
'province'
]
.
str
.
contains
(
code
)
]
[
'city_code'
]
.
unique
(
)
.
tolist
(
)
city_list
.
append
(
city
)
#此處返回的城市列表demo為[['南京','蘇州','揚州'],['深圳','廣州']]
return
city_list
#單進程讀取目標表
def
read_data
(
db_connect
,
target_table
,
code
)
:
start
=
time
.
time
(
)
sql
=
'select * from {0} where city_code in ({1});'
.
format
(
target_table
,
"'"
+
"','"
.
join
(
code
)
+
"'"
)
data_df
=
pd
.
read_sql
(
sql
,
con
=
db_connect
)
print
(
'數據讀入成功！'
)
end
=
time
.
time
(
)
print
(
'Task runs %0.2f seconds.'
%
(
(
end
-
start
)
)
)
return
data_df
if
__name__
==
"__main__"
:
# 開啟的進程數, 與邏輯核保持一致即可，普通臺式機建議18，高性能工作站建議60
target_table
=
'table_name1'
division_table
=
'table_name2'
db_connect
=
connect_db
(
)
#數據庫連接函數，詳見最后所附完整項目代碼
city_list
=
get_division_list
(
db_connect
,
division_table
)
proc_num
=
31
#進程數
pool
=
Pool
(
processes
=
proc_num
)
jop_result
=
[
]
for
code
in
city_list
:
# 維持執行的進程總數為processes，當一個進程執行完畢后會添加新的進程進去
res
=
pool
.
apply_async
(
read_data
,
(
db_connect
,
target_table
,
code
,
)
)
jop_result
.
append
(
res
)
pool
.
close
(
)
#關閉進程池，防止進一步操作。如果所有操作持續掛起，它們將在工作進程終止前完成
pool
.
join
(
)
#調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束
#獲取結果,本例中將讀取的數據保存到本地的pkl文件中，以便后續使用
for
index
,
tmp
in
enumerate
(
jop_result
)
:
result_path
=
r
'path\result_'
+
str
(
index
)
+
'.pkl'
tmp_df
=
tmp
.
get
(
)
with
open
(
result_path
,
'wb'
)
as
f
:
pickle
.
dump
(
tmp_df
,
f
)
;
完整代碼鏈接: https://github.com/AlisaAlbert/TransferData/blob/master/ReadData.py
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