Python中的線程與多進程與扭曲

Question

我可以得到幫助，將此代碼從Threading轉換為Mutliprocess。 然后任何人都可以幫助扭曲此代碼。

使用twisted上傳數據庫會有好處嗎？
在Python與外部工具中。

import  os, pyodbc, sys, threading, Queue


class WorkerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue

    def run(self):
        while 1:
            try: # take a job from the queue
                type  = self.queue.get_nowait()

            except Queue.Empty:
                raise SystemExit

            try:
               cxn = pyodbc.connect('DSN=MySQL;PWD=MLML;Option=3') 
               csr = cxn.cursor()    
               # Inserts,update, CRUD

            except:
               # count = count +1
                print 'DB Error', type

if __name__ == '__main__':
    connections =  25

    sml = ('A', 'B', 'C','D',)
    # build a queue with tuples
    queue = Queue.Queue()

    for row in sml:
        if not row or row[0] == "#":
            continue
        queue.put(row) 

    threads = []
    for dummy in range(connections):
        t = WorkerThread(queue)
        t.start()
        threads.append(t)

    # wait for all threads to finish
    for thread in threads:
        thread.join()

    sys.stdout.flush()

#csr.close()
#cxn.close()
print 'Finish'  

Answer 1

更新 ：JP提到了我不知道的txpostgres和txmysql模塊。 這些允許Twisted異步訪問兩個數據庫（無需使用線程池）。

請注意，如果您決定使用Twisted的企業adbapi，它將最終使用線程池來處理數據庫連接，大致等同於現有示例。 請參閱有關使用Twisted的企業數據庫模塊的文檔 。

通過用Process實例替換線程，並使用multiprocessing Queue實現，您應該能夠直接將基於線程/隊列的代碼轉換為使用多處理模塊。 請參閱多處理文檔 。