我是一個從未使用過任何并行處理方法的新手。我希望從SQL Server讀取大量數據(即至少200萬行)，并希望使用并行處理來加快讀取速度。下面是我使用并發未來進程池進行并行處理的嘗試。在class DatabaseWorker(object):

def __init__(self, connection_string, n, result_queue = []):

self.connection_string = connection_string

stmt = "select distinct top %s * from dbo.KrishAnalyticsAllCalls" %(n)

self.query = stmt

self.result_queue = result_queue

def reading(self,x):

return(x)

def pooling(self):

t1 = time.time()

con = pyodbc.connect(self.connection_string)

curs = con.cursor()

curs.execute(self.query)

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=8) as executor:

print("Test1")

future_to_read = {executor.submit(self.reading, row): row for row in curs.fetchall()}

print("Test2")

for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_read):

print("Test3")

read = future_to_read[future]

try:

print("Test4")

self.result_queue.append(future.result())

except:

print("Not working")

print("\nTime take to grab this data is %s" %(time.time() - t1))

df = DatabaseWorker(r'driver={SQL Server}; server=SPROD_RPT01; database=Reporting;', 2*10**7)

df.pooling()

我當前的實現沒有得到任何輸出。"Test1"打印，就這樣。沒有其他事情發生。我理解并發未來文檔提供的各種示例，但我無法在這里實現它。我將非常感謝你的幫助。謝謝您。在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python读取sqlserver的数据_Python：使用并发未来进程P读取sqlserver数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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