python – SQLAlchemy吃RAM

发布时间：2020-12-16 23:31:26 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我正在尝试使用 Python处理它后将一些XML数据导入我的MySQL数据库.为了简单起见,我在一个使用SQLAlchemy访问我的数据库的脚本中完成所有操作. XML文件有大约80,000个条目,我使用xml.etree.cElementTree的iterparse方法处理它,并在使用它们之后删除节点以使我

我正在尝试使用 Python处理它后将一些XML数据导入我的MySQL数据库.为了简单起见,我在一个使用SQLAlchemy访问我的数据库的脚本中完成所有操作.

XML文件有大约80,000个条目,我使用xml.etree.cElementTree的iterparse方法处理它,并在使用它们之后删除节点以使我的内存使用量保持在20mb左右.

一旦我包含SQLAlchemy并开始向数据库添加内容,我的内存使用量每秒增加大约10mb,直到脚本耗尽了我的所有内存并且操作系统将其杀死.

这基本上是我的代码的样子：

index = 0

for element in iterate_xml():
    ...

    index += 1

    session.add(Model(**data))

    if index % 1000 == 0:
        session.flush()
        session.commit()

我不知道还有什么可以尝试的.定期的.flush()和.commit()确实有所帮助,但它们无法解决问题.

SQLAlchemy不适合执行此任务吗？

我像这样设置SQLAlchemy：

Base = declarative_base()
engine = create_engine(config.SQLALCHEMY_DATABASE_URI,echo=False)

Session = sessionmaker(bind=engine,autoflush=False,expire_on_commit=False)
session = Session()

我的表看起来像这样：

columns = []

for name,datatype in structure.iteritems():
    if isinstance(datatype,int):
        datatype = String(datatype or 20)

    column = Column(name,datatype)
    columns.append(column)

metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table_name',metadata,Column('id',Integer,primary_key=True),*columns
)

metadata.drop_all(engine)
metadata.create_all(engine)

class MyTable(Base):
    __tablename__ = 'table_name'
    __table_args__ = {
        'autoload': True,'autoload_with': engine
    }

structure是一个将列名映射到数据类型的字典(它是从XML生成的)：

structure = {
    'column_name': SQLAlchemyDataType,...
}

解决方法

这是代码的SQLAlchemy版本.在0.7和0.8的测试中,它不泄漏任何内存,这对我来说并不意外,因为我们在持续集成下进行了十几次测试,以确保在许多情况下没有任何泄漏.因此,第一步是确认此脚本不会泄漏,然后尝试找出此脚本与您之间的更改,以生成实际显示泄漏内存的测试用例.

from sqlalchemy import Column,String,create_engine
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class Model(Base):
    __tablename__ = "a"

    id = Column(Integer,primary_key=True)
    data = Column(String)

e = create_engine("sqlite:///somefile.db")

Base.metadata.create_all(e)

session = Session(e)

for index in xrange(10000000):
    session.add(Model(data="data %d" % index))

    if index % 1000 == 0:
        print "flushing... %d" % index
        session.flush()
        session.commit()

当然,重要的是要注意SQLAlchemy过去泄露内存的那些问题.这是最近修复的泄漏历史：

0.7.8 – 最近的.此处修复的泄漏仅在以下情况下发生：1.C扩展,2.pyodbc驱动程序,在某些结果获取操作期间(并非所有这些操作)

0.6.6 – C扩展中的“十进制”结果处理器有泄漏.

0.6.6 – 如果用于以某种方式选择行,则SQLSoup扩展被识别为具有潜在泄漏(SQLSoup现在是它自己的项目)

0.5.5 – 当对象被打开并放回会话时固定潜在的内存泄漏

0.5.4 – 对会话的内存使用进行了重大改进.你肯定想要超越这个版本.

（编辑：李大同）

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