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在我们的生产服务器上，我们需要将900k个图像分割成不同的dir并更新400k行(MySQL和InnoDB引擎)。我编写了一个python脚本，该脚本将执行以下步骤：从数据库中选择小数据块(10行)

生成新目录

将文件复制到创建的dir并重命名

更新数据库(更新时有一些触发器将加载服务器)

重复

我的代码：import os, shutil

import database # database.py from tornado

LIMIT_START_OFFSET = 0

LIMIT_ROW_COUNT = 10

SRC_PATHS = ('/var/www/site/public/upload/images/',)

DST_PATH = '/var/www/site/public/upload/new_images/'

def main():

offset = LIMIT_START_OFFSET

while True:

db = Connection(DB_HOST, DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWD)

db_data = db.query('''

SELECT id AS news_id, image AS src_filename

FROM emd_news

ORDER BY id ASC

LIMIT %s, %s''', offset, LIMIT_ROW_COUNT)

offset = offset + LIMIT_ROW_COUNT

news_images = get_news_images(db_data) # convert data to easy-to-use list

make_dst_dirs(DST_PATH, [i['dst_dirname'] for i in news_images]) # make news dirs

news_to_update = copy_news_images(SRC_PATHS, DST_PATH, news_images) # list of moved files

db.executemany('''

UPDATE emd_news

SET image = %s

WHERE id = %s

LIMIT 1''', [(i['filename'], i['news_id']) for i in news_to_update])

db.close()

if not db_data: break

if __name__ == '__main__':

main()

任务很简单，但我对表演有点紧张。在

如何使脚本更有效？在

升级版：

毕竟我使用了原始脚本，没有任何修改。大约花了5个小时。一开始很快，最后很慢。在