python如何通过twisted实现数据库异步插入

yipeiwu_com6年前Python基础

如何通过twisted实现数据库异步插入?

  1. 导入adbapi

  2. 生成数据库连接池

  3. 执行数据数据库插入操作

  4. 打印错误信息,并排错

#!/usr/bin/python3
 
__author__ = 'beimenchuixue'
__blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/'
 
import pymysql
from twisted.enterprise import adbapi
from twisted.internet import reactor
 
 
def go_insert(cursor, sql):
  # 对数据库进行插入操作,并不需要commit,twisted会自动帮我commit
  try:
    for i in range(10):
      data = str(i)
      cursor.execute(sql, data)
  except Exception as e:
    print(e)
 
 
def handle_error(failure):
  # 打印错误
  if failure:
    print(failure)
 
 
if __name__ == '__main__':
  # 数据库基本配置
  db_settings = {
    'host': 'localhost',
    'db': 'jobole',
    'user': 'root',
    'password': 'passwort',
    'charset': 'utf8',
    'use_unicode': True
  }
  # sql语句模版
  insert_sql = 'insert into test_1(text_1) value(%s)'
   
  # 普通方法插入数据
  # conn = pymysql.connect(**db_settings)
  # cursor = conn.cursor()
  # cursor.execute(insert_sql, '1')
  # conn.commit()
   
  try:
    # 生成连接池
    db_conn = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **db_settings)
    # 通过连接池执行具体的sql操作,返回一个对象
    query = db_conn.runInteraction(go_insert, insert_sql)
    # 对错误信息进行提示处理
    query.addCallbacks(handle_error)
  except Exception as e:
    print(e)
   
  # 定时,给4秒时间让twisted异步框架完成数据库插入异步操作,没有定时什么都不会做
  reactor.callLater(4, reactor.stop)
  reactor.run()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例

pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例

此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作。 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作。...

在python下读取并展示raw格式的图片实例

raw文件可能有些人没有,因此,先用一张图片创建一个raw格式的文件(其实可以是其他类型的格式文件) import numpy as np import cv2 img = cv2....

python正则表达式re之compile函数解析

re正则表达式模块还包括一些有用的操作正则表达式的函数。下面主要介绍compile函数。 定义: compile(pattern[,flags] ) 根据包含正则表达式的字符串创...

python实现转圈打印矩阵

本文实例为大家分享了python实现转圈打印矩阵的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #! conding:utf-8 __author__ = "hotpot" __date__...

Python聚类算法之DBSACN实例分析

Python聚类算法之DBSACN实例分析

本文实例讲述了Python聚类算法之DBSACN。分享给大家供大家参考,具体如下: DBSCAN:是一种简单的,基于密度的聚类算法。本次实现中,DBSCAN使用了基于中心的方法。在基于中...