Question

我使用aiomysql。我用异步访问mysql。所以我使用aiomysql。但是，当aimysql使用时，运行时间（当aiomysql不使用时）是相同的运行时间。

from sqlalchemy import create_engine
import pymysql
pymysql.install_as_MySQLdb()
import pandas as pd

engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:"+"qhdks12#$"+"@localhost/stock", encoding='utf-8')
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password="qhdks12#$", db='stock', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
def test():
    for i in range(10):
        sql = "select * from test;"     
        data = pd.read_sql(sql, conn, index_col=None)
%timeit test()

以上代码，aiomysql不使用。在Jupyter Notebook中，test（）函数的运行时间为“3.1 s±39.3 ms”

import asyncio
import aiomysql as aiomysql
import pandas as pd

async def main(loop):

    pool = await aiomysql.create_pool(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='qhdks12#$', db='stock', loop=loop)
    for i in range(2):
        await test(pool, loop)

async def test(pool, loop):
    async with pool.acquire() as conn:
        async with conn.cursor() as cur:
            await cur.execute("select * from test;")
            rows = ()
            rows = await cur.fetchall()
            result = pd.DataFrame.from_records(list(rows))

loop = asyncio.get_event_loop()
%timeit loop.run_until_complete(main(loop))

上面的代码，aiomysql使用。在Jupyter Notebook中，主（循环）函数运行时间为“每循环3.05 s±107 ms”

运行时间相同。我认为上面的代码没有将db与异步连接起来。

所以，我通常不知道aiomysql。如何将db与异步连接???

Answer 1

以下代码是同步的。如果您大声读出来，则说明您正在循环并等待每个测试完成，然后再继续。

for i in range(2):
    await test(pool, loop)

要异步发送请求，您可以使用wait或collect来等待所有请求。

futures = []
for i in range(10):
  futures.append( test(pool) )

done, pending = await asyncio.wait( futures, timeout=2 )

我不知道正常使用python aiomysql。运行时（当aiomysql不使用时）与aiomysql使用

1 个答案: