問題描述

假設：有個數據操作，處理100萬條數據，每個數據的value+1。如簡單代碼假設

for x in range(1,100): x++

從數據庫獲取100條了，然后想多進程去執行x++？還是說多進程去數據庫獲取數據？謝謝了

問題解答

有一個問題: 如果是數據庫里面的數據, 為什么不執行sql,這比什么多進程要高效的多吧?如果非要你給出的二選一, 那么考慮一下:

1). 如果你要用多進程去數據庫獲取數據(就算你用了mysql連接池,可以不怎么考慮數據庫連接的io消耗),你每取一次數據,總要有一次查詢吧, 完了以后,你還要把更新后的數據寫入到數據庫了, 又是一次數據庫操作,想想這個消耗有多大?2). 數據庫獲取100萬數據，然后想多進程去執行x++; 這種情況啊,只要計算機內存夠(只有100萬數據,基本是沒問題的), 用python的進程池map一下,確實也是沒什么問題回答2：

先將原始數據存入隊列（queue）中，作為生產者后從隊列中取數據，執行操作，作為消費者這時，可以在消費者開多線程（當然你鎖處理得好的話，生產者也可以做多線程）

while tmp_queue.empty() is not True: x = tmp_queue.get() x += 1

在隊列中，如果一直存在元素線程會持續進行操作。

其實Python中實現多進程的最佳方式是使用multiprocessing中的map

例子(Python 3)：

# f.py# 要對某個列表中每個元素都執行一次的functiondef f(x): return x + 1

# main.pyfrom multiprocessing import poolfrom f import f# 創建進程池p = pool.Pool(4)lst = range(100)# 使用多進程對整個列表進行計算print(p.map(f, lst))回答4：

你可以直接把數據讀取和數據+1兩個函數再寫到一個操作中啊，然后用多進程去操作，就上樓上說的一樣用進程池進行操作。根據你的cpu核數，設置進程池的大小。由于多進程間不進行內存共享、也不能直接通信，你先用多進程從數據庫中把所有數據讀出來，然后再用多進程進行val+1也行的