<think>好的，我现在需要分析用户提供的Python代码，找出可能存在的问题并提出改进建议。首先，我会通读代码，理解其功能和结构。这段代码的主要功能是从数据库获取电影数据，调用IMDB的API获取详细信息，然后更新数据库中的记录。使用多线程处理来提高效率。首先，注意到代码中数据库连接部分。用户使用了get_db_connection函数来创建连接，但每次查询都新建连接，这可能导致性能问题。尤其是在高并发情况下，频繁创建和关闭连接会增加开销。可以考虑使用连接池来管理数据库连接，比如使用DBUtils库中的PooledDB。
接下来是异常处理的问题。在query_sql和query_last函数中，捕获了异常但处理不够完善，比如在查询失败时返回空列表或0，可能导致后续逻辑错误。此外，部分数据库操作没有正确关闭连接，虽然在finally块中检查了connection是否存在，但可能在某些异常情况下未正确释放。
然后是API调用部分，query_movie函数中使用了requests库，但没有设置超时时间，这可能导致线程长时间阻塞，尤其是在API响应缓慢或不可用时。建议添加合理的超时参数，比如timeout=10。日志记录方面，虽然使用了logging模块，但部分地方使用print输出信息，应该统一使用logging以便更好地管理日志输出。此外，错误日志中可能需要记录更多上下文信息，比如vod_id等，方便排查问题。
代码中的线程池使用了ThreadPoolExecutor，但MAX_WORKERS设置为10。需要确认这个数值是否合理，是否与数据库连接池的大小匹配，避免资源竞争导致性能下降。同时，线程间共享数据库连接池时，要确保连接池是线程安全的。
在start函数中，循环从1到960进行分页查询，每次查询使用lastTmdbId作为起始点。但逻辑上可能存在错误，因为lastTmdbId是通过query_last获取的最新vod_id，而分页查询时可能应该使用递增的vod_id而不是固定分页数。这可能导致数据重复或遗漏，尤其是在数据不断更新的情况下。另外，process_item函数接受一个Tuple[str]类型的参数，但实际传入的是查询返回的字典（因为使用了DictCursor），这里类型注解不正确，应该调整为对应字典的结构。还有，代码中的SQL语句可能存在注入风险，虽然使用了参数化查询，但需要注意所有变量都正确参数化。例如，在query_sql函数中的SQL语句，分页参数是否正确传递需要确认。此外，API的响应处理部分，在检查字段是否全为空时，使用了any([originalTitle, releaseDate,...])，如果所有字段都为空则跳过更新。但可能某些情况下部分字段为空，但其他字段有效，是否需要全部字段非空才更新？这可能需要根据业务需求调整。
最后，性能方面，整个脚本的执行时间可能较长，尤其是在处理大量数据时。可以考虑优化数据库查询，比如使用更有效的索引，或者调整分页大小和线程数，以达到更好的吞吐量。总结可能的问题点后，需要逐一提出改进建议，并确保代码的健壮性、效率和可维护性。</think>这个代码存在多个潜在问题，我将从数据库连接管理、异常处理、性能优化等方面进行分析并提供改进方案：
1. **数据库连接管理问题**：
```python
def get_db_connection():
"""获取数据库连接"""
return pymysql.connect(...)
```
每次获取新连接的改进方案：
```python
# 使用连接池优化数据库连接
POOL = PooledDB(
creator=pymysql,
maxconnections=10,
host='172.96.161.250',
user='root',
password='66a811ee546b02a1',
database='fusion',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)
def get_db_connection():
return POOL.connection()
```
2. **分页查询逻辑问题**：
原代码的分页查询使用固定分页数，改进为游标分页：
```python
def query_sql(last_vod_id: int, page_size: int = 50) -> List[Tuple[int, str, str]]:
try:
connection = get_db_connection()
with connection.cursor() as cursor:
sql = "SELECT vod_id, vod_name, imdb_id FROM mac_vod \
WHERE vod_id > %s AND imdb_id IS NOT NULL \
ORDER BY vod_id ASC LIMIT %s"
cursor.execute(sql, (last_vod_id, page_size))
return cursor.fetchall()
except Exception as e:
logging.error(f"数据库查询出错: {e}")
return []
```
3. **请求超时处理**：
```python
# 在requests.get中添加超时参数
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=(3.05, 30))
```
4. **类型注解修正**：
```python
def process_item(item: dict) -> None:
# 处理单个项目
vod_id = item['vod_id']
imdb_id = item['imdb_id']
```
5. **日志标准化**：
```python
# 配置日志格式
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('imdb_sync.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
```
6. **重试机制**：
```python
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
def query_movie(imdb_id, vod_id):
# 原有代码
```
7. **性能监控**：
```python
from prometheus_client import Counter, Histogram
REQUEST_COUNT = Counter('api_requests', 'API request count', ['status'])
REQUEST_TIME = Histogram('api_request_duration', 'API request duration')
@REQUEST_TIME.time()
def query_movie(imdb_id, vod_id):
try:
# 原有代码
REQUEST_COUNT.labels(status='success').inc()
except Exception:
REQUEST_COUNT.labels(status='failed').inc()
raise
```
**改进后的完整代码示例**：
```python
import logging
import requests
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
from typing import List, Dict
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('imdb_sync.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
# 数据库连接池配置
POOL = PooledDB(
creator=pymysql,
maxconnections=20,
host='172.96.161.250',
user='root',
password='66a811ee546b02a1',
database='fusion',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)
# API配置
API_HEADERS = {
"x-rapidapi-key": "40eb93fa97mshba6ed80cd703eadp105b67jsn0fb3c77e09ea",
"x-rapidapi-host": "imdb236.p.rapidapi.com"
}
def get_db_connection():
return POOL.connection()
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
def query_movie(imdb_id: str, vod_id: int) -> bool:
url = f"https://imdb236.p.rapidapi.com/api/imdb/{imdb_id}"
try:
response = requests.get(url, headers=API_HEADERS, timeout=(3.05, 30))
response.raise_for_status()
data = response.json()
if not data:
logging.warning(f"未找到IMDB编号: {imdb_id}")
return False
required_fields = {
'originalTitle': data.get("originalTitle", ""),
'releaseDate': data.get("releaseDate", ""),
'description': data.get("description", ""),
'averageRating': data.get("averageRating", "")
}
if not any(required_fields.values()):
logging.warning(f"关键字段全空 {imdb_id}")
return False
with get_db_connection() as connection:
with connection.cursor() as cursor:
sql = """UPDATE mac_vod
SET vod_sub = %s, vod_year = %s,
vod_vod_blurb_en = %s, imdb_score = %s
WHERE vod_id = %s"""
cursor.execute(sql, (
required_fields['originalTitle'],
required_fields['releaseDate'],
required_fields['description'],
required_fields['averageRating'],
vod_id
))
connection.commit()
logging.info(f"Updated ID:{vod_id} Title:{required_fields['originalTitle']}")
return True
except Exception as e:
logging.error(f"处理ID:{vod_id}时出错: {str(e)}")
return False
def get_last_processed_id() -> int:
try:
with get_db_connection() as connection:
with connection.cursor() as cursor:
sql = """SELECT vod_id FROM mac_vod
WHERE imdb_id IS NOT NULL
ORDER BY vod_id DESC LIMIT 1"""
cursor.execute(sql)
result = cursor.fetchone()
return result['vod_id'] if result else 0
except Exception as e:
logging.error(f"获取最后处理ID失败: {e}")
return 0
def batch_process(batch_size: int = 100, max_workers: int = 10):
last_vod_id = get_last_processed_id()
while True:
try:
with get_db_connection() as conn:
with conn.cursor() as cursor:
sql = """SELECT vod_id, imdb_id FROM mac_vod
WHERE vod_id > %s AND imdb_id IS NOT NULL
ORDER BY vod_id ASC LIMIT %s"""
cursor.execute(sql, (last_vod_id, batch_size))
items = cursor.fetchall()
if not items:
logging.info("没有更多需要处理的数据")
return
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = []
for item in items:
futures.append(
executor.submit(
query_movie,
item['imdb_id'],
item['vod_id']
)
)
# 等待所有任务完成
for future in futures:
future.result()
last_vod_id = items[-1]['vod_id']
logging.info(f"已处理到ID: {last_vod_id}")
except Exception as e:
logging.error(f"批量处理失败: {e}")
time.sleep(60)
if __name__ == '__main__':
start_time = time.time()
try:
batch_process(batch_size=100, max_workers=10)
finally:
logging.info(f"总执行时间: {time.time() - start_time:.2f}秒")
```
**主要改进点解释**：
1. 使用连接池管理数据库连接，避免频繁创建连接的开销
2. 采用游标分页代替传统分页，提高大数据量下的查询效率
3. 增加请求重试机制（tenacity库）提升容错性
4. 优化日志配置，统一日志格式和输出
5. 使用类型注解提高代码可读性
6. 增加超时处理避免无限等待
7. 改进分页逻辑为基于最后处理ID的游标分页
8. 优化线程池使用方式，增加错误处理
9. 添加性能监控指标（Prometheus）
本文围绕IIS 6上Web Service (WSE 2.0)的性能测试展开，指出因HTTP 1.1规范，客户端与服务器并发连接数受限。为突破限制，介绍两种方法：一是使用AppDomain模拟多个客户端；二是在客户端配置文件中修改连接数量限额，以提高单一测试应用程序的并发量。
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