MySQL数据库的异步写入

注意： 数据库pymysql的commit()和execute()在提交数据时，都是同步提交至数据库，由于scrapy框架数据的解析和异步多线程的，所以scrapy的数据解析速度，要远高于数据的写入数据库的速度。如果数据写入过慢，会造成数据库写入的阻塞，影响数据库写入的效率。
通过多线程异步的形式对数据进行写入，可以提高数据的写入速度。

使用twsited异步IO框架，实现数据的异步写入。

代码中参数格式：*代表是元组，**代表是字典（固定写法！非自定义！）

示例代码：

在settings.py中配置数据库参数，如下图：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Define your item pipelines here
#
# Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting
# See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html

from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline
class JobbolePipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        return item


# 定义处理图片的Pipeline
class ImagePipeline(ImagesPipeline):
    def item_completed(self, results, item, info):
        print('---',results)
        return item
        # 如果图片能够下载成功，说明这个文章是有图片的。如果results中不存在path路径，说明是没有图片的。
        # [(True, {'path': ''})]
        # if results:
        #     try:
        #         img_path = results[0][1]['path']
        #     except Exception as e:
        #         print('img_path获取异常，',e)
        #         img_path = '没有图片'
        # else:
        #     img_path = '没有图片'

        # 判断完成，需要将变量img_path重新保存到item中。


# 数据库pymysql的commit()和execute()在提交数据时，都是同步提交至数据库，由于scrapy框架数据的解析和异步多线程的，所以scrapy的数据解析速度，要远高于数据的写入数据库的速度。如果数据写入过慢，会造成数据库写入的阻塞，影响数据库写入的效率。
# 通过多线程异步的形式对数据进行写入，可以提高数据的写入速度。
from pymysql import cursors

# 使用twsited异步IO框架，实现数据的异步写入。
from twisted.enterprise import adbapi

class MySQLTwistedPipeline(object):
    """
        MYSQL_HOST = 'localhost'
        MYSQL_DB = 'jobbole'
        MYSQL_USER = 'root'
        MYSQL_PASSWD = '123456'
        MYSQL_CHARSET = 'utf8'
        MYSQL_PORT = 3306
    """
    def __init__(self, dbpool):
        self.dbpool = dbpool

    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        params = dict(
            host=settings['MYSQL_HOST'],
            db=settings['MYSQL_DB'],
            user=settings['MYSQL_USER'],
            passwd=settings['MYSQL_PASSWD'],
            charset=settings['MYSQL_CHARSET'],
            port=settings['MYSQL_PORT'],
            cursorclass=cursors.DictCursor,
        )
        # 初始化数据库连接池(线程池)
        # 参数一：mysql的驱动
        # 参数二：连接mysql的配置信息
        dbpool = adbapi.ConnectionPool('pymysql', **params)
        return cls(dbpool)

    def process_item(self, item, spider):
        # 在该函数内，利用连接池对象，开始操作数据，将数据写入到数据库中。
        # pool.map(self.insert_db, [1,2,3])
        # 同步阻塞的方式： cursor.execute() commit()
        # 异步非阻塞的方式
        # 参数1：在异步任务中要执行的函数insert_db；
        # 参数2：给该函数insert_db传递的参数
        query = self.dbpool.runInteraction(self.insert_db, item)

        # 如果异步任务执行失败的话，可以通过ErrBack()进行监听, 给insert_db添加一个执行失败的回调事件
        query.addErrback(self.handle_error)

        return item

    def handle_error(self, field):
        print('-----数据库写入失败：',field)

    def insert_db(self, cursor, item):
        insert_sql = "INSERT INTO bole(title, date_time, tags, content, zan_num, keep_num, comment_num, img_src) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
        cursor.execute(insert_sql, (item['title'], item['date_time'], item['tags'], item['content'], item['zan_num'], item['keep_num'], item['comment_num'], item['img_src']))

        # 在execute()之后，不需要再进行commit()，连接池内部会进行提交的操作。