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小编给大家分享一下python读取几千万行的大表内存的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。
Python导数据的时候,需要在一个大表上读取很大的结果集。
如果用传统的方法,Python的内存会爆掉,传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理,内存容易溢出
解决的方法:
1)使用SSCursor(流式游标),避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何数据,它不会读取所有所有到内存中,它的做法是从储存块中读取记录,并且一条一条返回给你。)
2)使用迭代器而不用fetchall,即省内存又能很快拿到数据。
import MySQLdb.cursors conn = MySQLdb.connect(host='ip地址', user='用户名', passwd='密码', db='数据库名', port=3306, charset='utf8', cursorclass = MySQLdb.cursors.SSCursor) cur = conn.cursor() cur.execute("SELECT * FROM bigtable"); row = cur.fetchone() while row is not None: do something row = cur.fetchone() cur.close() conn.close()
需要注意的是,
1、因为SSCursor是没有缓存的游标,结果集只要没取完,这个conn是不能再处理别的sql,包括另外生成一个cursor也不行的。
如果需要干别的,请另外再生成一个连接对象。
2、 每次读取后处理数据要快,不能超过60s,否则mysql将会断开这次连接,也可以修改 SET NET_WRITE_TIMEOUT = xx 来增加超时间隔。
以上是“python读取几千万行的大表内存的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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