Python多线程并发

手上有个需求,要运行一条SQL统计一下91号订单的数据量;

单表查询耗时25s,一共40套JED, 每套8分片,每个分片32个分表;

顺序跑完一次耗时71个小时;

那么我们可以执行,所有的320个分片同时执行,速度将大大增加;

import time
from joblib import Parallel, delayed


def long_function(ip):
    time.sleep(1)
    print(ip)

list1 = [
'1.1.1.1',
'2.2.2.2',
'3.3.3.3',
]


REPETITIONS = len(list1)
Parallel(n_jobs=REPETITIONS)(
    delayed(long_function)(list1[i]) for i in range(REPETITIONS))

运行后一个小时内就跑完了所有的计算;

long_function(ip) 是具体执行的函数, IP是传入的参数;

list1是列表,列表中包含所有的分片地址信息;

程序按照列表长度决定并发的数量,数量越多并发数越多,确保在单个分片中是顺序执行的;避免单个分片中如果并发执行会对数据库负载有较大影响;

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值