这篇文章主要介绍了如何使用python3实现并发访问水平切分表，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

场景说明

假设有一个mysql表被水平切分，分散到多个host中，每个host拥有n个切分表。

如果需要并发去访问这些表，快速得到查询结果， 应该怎么做呢？

这里提供一种方案，利用python3的asyncio异步io库及aiomysql异步库去实现这个需求。

代码演示

import logging
import random
import asynciofrom aiomysql 
import create_pool
# 假设mysql表分散在8个host, 每个host有16张子表
TBLES = {  "192.168.1.01": "table_000-015",
# 000-015表示该ip下的表明从table_000一直连续到table_015
  "192.168.1.02": "table_016-031", 
   "192.168.1.03": "table_032-047",  
    "192.168.1.04": "table_048-063", 
     "192.168.1.05": "table_064-079",  
     "192.168.1.06": "table_080-095", 
      "192.168.1.07": "table_096-0111", 
       "192.168.1.08": "table_112-0127",
}
USER = "xxx"PASSWD = "xxxx"# wrapper函数，用于捕捉异常def query_wrapper(func):
  async def wrapper(*args, **kwargs):
    try:
      await func(*args, **kwargs)    except Exception as e:
      print(e)  return wrapper
      # 实际的sql访问处理函数，通过aiomysql实现异步非阻塞请求@
      query_wrapperasync def query_do_something(ip, db, table):
  async with create_pool(host=ip, db=db, user=USER, password=PASSWD) as pool:
    async with pool.get() as conn:
      async with conn.cursor() as cur:
        sql = ("select xxx from {} where xxxx")
        await cur.execute(sql.format(table))
        res = await cur.fetchall()    
 # then do something...# 生成sql访问队列, 队列的每个元素包含要对某个表进行访问的函数及参数def gen_tasks():
  tasks = []  for ip, tbls in TBLES.items():
    cols = re.split('_|-', tbls)
    tblpre = "_".join(cols[:-2])
    min_num = int(cols[-2])
    max_num = int(cols[-1])   
      for num in range(min_num, max_num+1):
      tasks.append(
        (query_do_something, ip, 'your_dbname', '{}_{}'.format(tblpre, num))
      )
 
  random.shuffle(tasks)  
   return tasks# 按批量运行sql访问请求队列def run_tasks(tasks, batch_len):
  try:  
    for idx in range(0, len(tasks), batch_len):
      batch_tasks = tasks[idx:idx+batch_len]
      logging.info("current batch, start_idx:%s len:%s" % (idx, len(batch_tasks))) 
            for i in range(0, len(batch_tasks)):
        l = batch_tasks[i]
        batch_tasks[i] = asyncio.ensure_future(
          l[0](*l[1:])
        )
      loop.run_until_complete(asyncio.gather(*batch_tasks)) 
       except Exception as e:
    logging.warn(e)# main方法, 通过asyncio实现函数异步调用def main():
  loop = asyncio.get_event_loop()
 
  tasks = gen_tasks()
  batch_len = len(TBLES.keys()) * 5  # all up to you
  run_tasks(tasks, batch_len)
 
  loop.close()

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