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一、需求分析
有一批key已经写入到3个txt文件中,每一个txt文件有30万行记录。
现在需要读取这些txt文件,判断key是否在数据仓库中。(redis或者mysql)
为空的记录,需要写入到日志文件中!
任务分工
1. 使用多进程技术,每一个进程读取一个txt文件
2. 使用协程技术,批量读取txt文件记录。比如一次性读取 2000条记录
注意:打开文件操作,最好在一个进程中,重复打开文件,会造成系统资源浪费!
二、完整代码
#!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 """ 多线程和协程配合使用示例 """ import os import time from gevent import monkey;monkey.patch_all() from gevent.pool import Pool from functools import partial from multiprocessing import Process COROUTINE_NUMBER = 2000 # 协程池数量 pool = Pool(COROUTINE_NUMBER) # 使用协程池 # 模拟数据仓库,测试数据 data_dict = {"1":"x1","3":"x3","5":"x5","7":"x7","9":"x9"} class TestProgram(object): # 测试程序 def __init__(self): self.BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 项目根目录 def write_log(self,number, content, colour='white', skip=False): """ 写入日志文件 :param content: 写入内容 :param colour: 颜色 :param skip: 是否跳过打印时间 :return: """ # 颜色代码 colour_dict = { 'red': 31, # 红色 'green': 32, # 绿色 'yellow': 33, # 黄色 'blue': 34, # 蓝色 'purple_red': 35, # 紫红色 'bluish_blue': 36, # 浅蓝色 'white': 37, # 白色 } choice = colour_dict.get(colour) # 选择颜色 path = os.path.join(self.BASE_DIR, "output_%s.log" % number) # 日志文件 with open(path, mode='a+', encoding='utf-8') as f: if skip is False: # 不跳过打印时间时 content = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + ' ' + content info = "\033[1;{};1m{}\033[0m".format(choice, content) print(info) f.write(content + "\n") def has_null(self, key, number): """ 输出key :param key: 键值 :param number: 文件标记 :return: bool """ key = key.strip() if not data_dict.get(key): self.write_log(number,"错误,{} 记录为空".format(key),"red") return False print(key) return True def read_file(self, number): """ 读取文件 :param number: 文件标记 :return: """ file_name = os.path.join(self.BASE_DIR, "data", "%s.txt" % number) # print(file_name) self.write_log(number, "开始读取文件 {}".format(file_name),"green") with open(file_name, encoding='utf-8') as f: # 使用协程池,执行任务。语法: pool.map(func,iterator) # partial使用偏函数传递参数 # 注意:has_null第一个参数,必须是迭代器遍历的值 pool.map(partial(self.has_null, number=number), f) self.write_log(number, "结束文件读取 {} 完成".format(file_name),"green") return True def run(self, number): """ 读取指定的文件,判断每一个key是否为空 :param number: :return: """ startime = time.time() # 开始时间 # 清空日志 path = os.path.join(self.BASE_DIR, "output_%s.log" % number) # 日志文件 with open(path, mode='w') as f: pass self.read_file(number) endtime = time.time() take_time = endtime - startime if take_time < 1: # 判断不足1秒时 take_time = 1 # 设置为1秒 # 计算花费时间 m, s = divmod(take_time, 60) h, m = divmod(m, 60) self.write_log(number, "%s.txt 花费时间 %02d:%02d:%02d" % (number,h, m, s),"green") def main(self): """ 使用多线程执行程序 :return: """ # 文件标记列表 file_list = ["7001", "7002", "7003"] p_lst = [] # 线程列表 for i in file_list: # self.run(i) p = Process(target=self.run, args=(i,)) # 子进程调用函数 p.start() # 启动子进程 p_lst.append(p) # 将所有进程写入列表中 for p in p_lst: p.join() # 检测p是否结束,如果没有结束就阻塞直到结束,否则不阻塞 TestProgram().main() # 启动主程序,它会开启3个进程。
执行输出
以上就是python 多进程和协程配合使用写入数据的详细内容,更多关于python 多进程和协程的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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