Multithreaded packaging based on python3.6, for fast read read SQL loaded as DataFrame, fast read read SQL written to CSV, Quick read migration table.


License
MIT
Install
pip install fast_sql==1.2.27

Documentation

带有进度条显示的 快速迁移表的python包,快读sql生成DataFrame,生成CSV.

  • 在您 无法使用load 或dump命令,或者所迁移表结构不同,需要对数据做处理时使用。
  • 标准化 多线程读写,无需关注读写过程,只需关注入库前数据的处理
  • 采用本地缓存,不占用内存,
一、安装
  • pip install fast_sql
二、依赖环境
  • Python3.6+
  • Mysql , Oracle
二、示例
import fast_sql
多线程 读表生成DataFrame
# con 数据库连接字符串,或者 sqlalchemy 对象
# chunksize 单个线程读取数量 默认20000
# show_progress 是否显示进度条
# thread_num 线程数量
# return Dataframe
# 其他参数兼容 pandas read_sql
con = "oracle+cx_oracle://wuwukai:wuwukai@localhost:1521/helowin"
df = fast_sql.read_sql('select * from student where SNO<2000000',con,show_progress=True,
                       chunksize = 40000,
                       thread_num = 15,)
Read the scheduler: 100%|█████████████████| 500001/500001 [01:20<00:00, 28192.45it/s]
表迁移
def astype_df(df):
    # 目标库 ctime列为str类型,这里做 转换返回
    df.CTIME = df.CTIME.astype('str')
    return df
# from_db 数据源
# to_db 目标库
# to_table 目标表名
# if_exists 是否删除目标库数据 (append,delete,other)
# 如果 if_exists='delete' 可以指定删除语句 delete_sql = 'delete from xxx' ,默认使用源sql delete
# mode 迁移方式,rw 在线迁移,r 序列化到本地(需指定 save_path), w 本地文件到数据库 (需指定file_path)
# delete_cache 是否删除迁移过程中 缓存文件,默认删除
# data_processing 入库前数据是否做处理,如目标库 列 类型 不一致,列名不同等,接受一个函数,参数为入库前
# DataFrame,需返回处理后的DataFrame
# chunksize 每个线程迁移数量
# thread_num 每个线程读取数量
# thread_w 写入线程数量
con = create_engine("oracle+cx_oracle://wuwukai:wuwukai@localhost:1521/helowin")
to_db = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/aps_2")
sql = '''select * from student where SNO<2000000'''
fast_sql.to_sql(sql,
                from_db = con,
                to_db = to_db,
                to_table = 'stu',
                if_exists='append',
                mode='rw',show_progress=True,
                delete_cache=True,
                data_processing=astype_df)
    
Read the scheduler:   0%|                                 | 0/500001 [00:00<?, ?it/s]
Read the scheduler:  76%|█████████████▋    | 380000/500001 [01:02<00:13, 8921.37it/s]
Write db Scheduler:  96%|██████████████████████████▉ | 26/27 [01:13<00:01,  1.10s/it]    
Write db Scheduler: 100%|████████████████████████████| 27/27 [01:13<00:00,  1.16it/s]
'finish'
读表生成csv
sql = '''select * from student where SNO<2000000'''
path = '/home/test.csv'
to_db = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/aps_2")
fast_sql.to_csv(sql,con,path_or_buf=path,show_progress=True,index=None)