Python MySQLdb 循环插入execute与批量插入executemany性能分析

用Python连接MySQL数据库时，会用到MySQLdb库，这里下载↓↓↓

https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/

这个库提供了对数据库的普遍操作，增删改查之类的，教程可以参考：

python下的MySQLdb使用

其中，有一个很cooooooooooool的功能就是批量操作executemany，可以进行多行插入

先写sql语句。要注意的是里面的参数，不管什么类型，统一使用%s作为占位符
例如，向user表(username,salt,pwd)插入数据

sql = 'INSERT INTO 表名 VALUES(%s,%s,%s)'
对应的param是一个tuple或者list

param = ((username1, salt1, pwd1), (username2, salt2, pwd2), (username3, salt3, pwd3))

这样就包含了三条数据，通过executemany插入
n=cursor.executemany(sql,param)

上个双休日在学校往毕设系统里导名单，想到Java就心累于是用Python写

作为一个老实的土鳖，在知道有这个酷炫的方法情况下，还是有点不敢用，先保守地写了一个循环的版本

几百条数据很快就导进去的，本来这就该结束了，但是又觉得有点不甘心，想知道两种插入方式效率有多大差别

于是简单模拟了10000个用户的数据，试着用两种方法各跑了一遍

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# Python MySQLdb 循环插入execute与批量插入executemany性能分析
# 插入数据量：10000条
# 每条字段：username, salt, pwd
# Author : Lrg
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# encoding = utf-8
import MySQLdb
import xlrd
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")

# 从users.xls文件获取10000条用户数据
# 该文件由create_users.py生成
def get_table():
FILE_NAME = 'users.xls'
data = xlrd.open_workbook(FILE_NAME)
table = data.sheets()[0]
return table

# 循环插入execute
def insert_by_loop(table):
nrows = table.nrows
for i in xrange(1,nrows):
param=[]
try:
sql = 'INSERT INTO user values(%s,%s,%s)'
# 第一列username，第二列salt，第三列pwd
print 'Insert: ',table.cell(i, 0).value, table.cell(i, 1).value, table.cell(i, 2).value
param = (table.cell(i, 0).value, table.cell(i, 1).value, table.cell(i, 2).value)
# 单条插入
cur.execute(sql, param)
conn.commit()
except Exception as e:
print e
conn.rollback()
print '[insert_by_loop execute] total:',nrows-1

# 批量插入executemany
def insert_by_many(table):
nrows = table.nrows
param=[]
for i in xrange(1,nrows):
# 第一列username，第二列salt，第三列pwd
param.append([table.cell(i, 0).value, table.cell(i, 1).value, table.cell(i, 2).value])
try:
sql = 'INSERT INTO user values(%s,%s,%s)'
# 批量插入
cur.executemany(sql, param)
conn.commit()
except Exception as e:
print e
conn.rollback()
print '[insert_by_many executemany] total:',nrows-1

# 连接数据库
conn = MySQLdb.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="lrg", passwd="lrg", db="pythontest")
cur = conn.cursor()

# 新建数据库
cur.execute('DROP TABLE IF EXISTS user')
sql = """CREATE TABLE user(
username CHAR(255) NOT NULL,
salt CHAR(255),
pwd CHAR(255)
)"""
cur.execute(sql)

# 从excel文件获取数据
table = get_table()

# 使用循环插入
start = time.clock()
insert_by_loop(table)
end = time.clock()
print '[insert_by_loop execute] Time Usage:',end-start

# 使用批量插入
start = time.clock()
insert_by_many(table)
end = time.clock()
print '[insert_by_many executemany] Time Usage:',end-start

# 释放数据连接
if cur:
cur.close()
if conn:
conn.close()

一共10000条数据

一行行循环execute，耗时200秒左右（下面244秒的数据是每次循环加了输出语句的，应该有点影响）

而用executemany一次提交全部，耗时只有0.86秒……

[insert_by_loop execute] total: 10000
[insert_by_loop execute] Time Usage: 244.164735527
[insert_by_many executemany] total: 10000
[insert_by_many executemany] Time Usage: 0.861406346583
[Finished in 245.7s]

土鳖现在有一种难以言喻的微妙感
想起前两天用正则表达式用的正爽时，看到一篇文章说，同样的功能用字符串函数完成比正则快几十几百倍……

讨厌啦泥们不要欺负新手啊！！【捂脸】

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附上生成模拟数据user.xls的代码，简单粗暴（MD5部分实验程序：Python简单密码加密程序,加盐(salt)md5）

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# Python生成user程序
# Author : Lrg
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# encoding = utf-8
from random import Random
from hashlib import md5
import xlwt

# 获取由4位随机大小写字母、数字组成的salt值
def create_salt(length = 4):
salt = ''
chars = 'AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz0123456789'
len_chars = len(chars) - 1
random = Random()
for i in xrange(length):
# 每次从chars中随机取一位
salt += chars[random.randint(0, len_chars)]
return salt

# 获取原始密码+salt的md5值
def create_md5(pwd,salt):
md5_obj = md5()
md5_obj.update(pwd + salt)
return md5_obj.hexdigest()

# 创建一个xls文件
book = xlwt.Workbook()
# 创建一个sheet
sheet = book.add_sheet('users', cell_overwrite_ok=True)
# 每列第一行写上列名
sheet.write(0, 0, 'username')
sheet.write(0, 1, 'salt')
sheet.write(0, 2, 'pwd')
# 生成user数量
count = 10000
# 第一个id
first_id = 311010000
for i in xrange(count):
current_id = str(first_id + i)
salt = create_salt()
pwd = create_md5(current_id, salt)
sheet.write(i+1, 0, current_id)
sheet.write(i+1, 1, salt)
sheet.write(i+1, 2, pwd)
# 保存
book.save('users.xls')