一:twisted中的adbapi
数据库pymysql的commit()和execute()在提交数据时,都是同步提交至数据库,由于scrapy框架数据的解析和异步多线程的,所以scrapy的数据解析速度,要远高于数据的写入数据库的速度。如果数据写入过慢,会造成数据库写入的阻塞,影响数据库写入的效率。
使用twisted异步IO框架,实现数据的异步写入,通过多线程异步的形式对数据进行写入,可以提高数据的写入速度。
1.1 两个主要方法
adbapi.ConnectionPool:
创建一个数据库连接池对象,其中包括多个连接对象,每个连接对象在独立的线程中工作。adbapi只是提供了异步访问数据库的编程框架,再其内部依然使MySQLdb这样的库访问数据库。
dbpool.runInteraction(do_insert,item):
异步调用do_insert函数,dbpool会选择连接池中的一个连接对象在独立线程中调用insert_db,其中参数item会被传给do_insert的第二个参数,传给do_insert的第一个参数是一个Transaction对象,其接口与Cursor对象类似,可以调用execute方法执行SQL语句,do_insert执行后,连接对象会自动调用commit方法
1.2 使用实例
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from twisted.enterprise import adbapi |
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# 初始化数据库连接池(线程池) # 参数一:mysql的驱动 # 参数二:连接mysql的配置信息 dbpool = adbapi.ConnectionPool( 'pymysql' , * * params) |
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# 参数1:在异步任务中要执行的函数insert_db; # 参数2:给该函数insert_db传递的参数 query = self .dbpool.runInteraction( self .do_insert, item) |
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# 在execute()之后,不需要再进行commit(),连接池内部会进行提交的操作。 def do_insert( self , cursor, item): insert_sql = """ insert into qa_sample( need_id, need_question_uptime, need_title, need_title_describe, need_answer_uptime, need_answer) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s) """ params = (item[ 'need_id' ], item[ 'need_question_uptime' ], item[ 'need_title' ], item[ 'need_title_describe' ], item[ 'need_answer_uptime' ], item[ 'need_answer' ]) cursor.execute(insert_sql, params) |
二:结合scrapy中的pipelines
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# -*- coding: utf-8 -*- from twisted.enterprise import adbapi import pymysql # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://docs.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html class QaSpiderPipeline( object ): def process_item( self , item, spider): return item class MysqlTwistedPipeline( object ): def __init__( self , dbpool): self .dbpool = dbpool @classmethod def from_settings( cls , settings): dbparams = dict ( host = settings[ 'MYSQL_HOST' ], db = settings[ 'MYSQL_DBNAME' ], user = settings[ 'MYSQL_USER' ], passwd = settings[ 'MYSQL_PASSWORD' ], charset = 'utf8' , cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor, use_unicode = True ) dbpool = adbapi.ConnectionPool( 'pymysql' , * * dbparams) return cls (dbpool) def process_item( self , item, spider): query = self .dbpool.runInteraction( self .do_insert, item) def do_insert( self , cursor, item): insert_sql = """ insert into qa_sample( need_id, need_question_uptime, need_title, need_title_describe, need_answer_uptime, need_answer) values (%s, %s, %s, %s, %s, %s) """ params = (item[ 'need_id' ], item[ 'need_question_uptime' ], item[ 'need_title' ], item[ 'need_title_describe' ], item[ 'need_answer_uptime' ], item[ 'need_answer' ]) cursor.execute(insert_sql, params) |
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原文链接:https://juejin.cn/post/7021024993500725256