这篇文章主要介绍了python 多进程和协程配合使用写入数据，帮助大家利用python高效办公，感兴趣的朋友可以了解下

一、需求分析

有一批key已经写入到3个txt文件中，每一个txt文件有30万行记录。
现在需要读取这些txt文件，判断key是否在数据仓库中。(redis或者mysql)

为空的记录，需要写入到日志文件中！

任务分工

1. 使用多进程技术，每一个进程读取一个txt文件

2. 使用协程技术，批量读取txt文件记录。比如一次性读取 2000条记录

注意：打开文件操作，最好在一个进程中，重复打开文件，会造成系统资源浪费！

二、完整代码

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8
"""
多线程和协程配合使用示例
"""
 
import os
import time
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
from gevent.pool import Pool
from functools import partial
from multiprocessing import Process
 
COROUTINE_NUMBER = 2000 # 协程池数量
pool = Pool(COROUTINE_NUMBER) # 使用协程池
 
# 模拟数据仓库，测试数据
data_dict = {"1":"x1","3":"x3","5":"x5","7":"x7","9":"x9"}
 
class TestProgram(object): # 测试程序
 def __init__(self):
  self.BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 项目根目录
 
 def write_log(self,number, content, colour='white', skip=False):
  """
  写入日志文件
  :param content: 写入内容
  :param colour: 颜色
  :param skip: 是否跳过打印时间
  :return:
  """
  # 颜色代码
  colour_dict = {
   'red': 31, # 红色
   'green': 32, # 绿色
   'yellow': 33, # 黄色
   'blue': 34, # 蓝色
   'purple_red': 35, # 紫红色
   'bluish_blue': 36, # 浅蓝色
   'white': 37, # 白色
  }
  choice = colour_dict.get(colour) # 选择颜色
 
  path = os.path.join(self.BASE_DIR, "output_%s.log" % number) # 日志文件
  with open(path, mode='a+', encoding='utf-8') as f:
   if skip is False: # 不跳过打印时间时
    content = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + ' ' + content
 
   info = "\033[1;{};1m{}\033[0m".format(choice, content)
   print(info)
   f.write(content + "\n")
 
 def has_null(self, key, number):
  """
  输出key
  :param key: 键值
  :param number: 文件标记
  :return: bool
  """
  key = key.strip()
  if not data_dict.get(key):
   self.write_log(number,"错误，{} 记录为空".format(key),"red")
   return False
 
  print(key)
  return True
 
 def read_file(self, number):
  """
  读取文件
  :param number: 文件标记
  :return:
  """
  file_name = os.path.join(self.BASE_DIR, "data", "%s.txt" % number)
  # print(file_name)
  self.write_log(number, "开始读取文件 {}".format(file_name),"green")
  with open(file_name, encoding='utf-8') as f:
   # 使用协程池，执行任务。语法: pool.map(func,iterator)
   # partial使用偏函数传递参数
   # 注意：has_null第一个参数,必须是迭代器遍历的值
   pool.map(partial(self.has_null, number=number), f)
 
  self.write_log(number, "结束文件读取 {} 完成".format(file_name),"green")
  return True
 
 def run(self, number):
  """
  读取指定的文件，判断每一个key是否为空
  :param number:
  :return:
  """
  startime = time.time() # 开始时间
 
  # 清空日志
  path = os.path.join(self.BASE_DIR, "output_%s.log" % number) # 日志文件
  with open(path, mode='w') as f:
   pass
 
  self.read_file(number)
 
  endtime = time.time()
  take_time = endtime - startime
 
  if take_time < 1: # 判断不足1秒时
   take_time = 1 # 设置为1秒
  # 计算花费时间
  m, s = divmod(take_time, 60)
  h, m = divmod(m, 60)
 
  self.write_log(number, "%s.txt 花费时间 %02d:%02d:%02d" % (number,h, m, s),"green")
 
 def main(self):
  """
  使用多线程执行程序
  :return:
  """
  # 文件标记列表
  file_list = ["7001", "7002", "7003"]
 
  p_lst = [] # 线程列表
  for i in file_list:
   # self.run(i)
   p = Process(target=self.run, args=(i,)) # 子进程调用函数
   p.start() # 启动子进程
   p_lst.append(p) # 将所有进程写入列表中
 
  for p in p_lst: p.join() # 检测p是否结束,如果没有结束就阻塞直到结束,否则不阻塞

TestProgram().main() # 启动主程序，它会开启3个进程。
执行输出

以上就是python 多进程和协程配合使用写入数据的详细内容，更多关于python 多进程和协程的资料请关注其它相关文章！

原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1590280