Python统计指定时间段内并发数的实现方案

Leo
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发布时间:2026-10-12 | 2人浏览过
原创

本文介绍利用Python统计特定时间段内并发数的方法。通过连接MySQL数据库获取进出时间数据,利用datetime模块进行时间窗口切片计算当前并发连接数,最终将统计结果写入Excel文件。适用于需要分析系统并发负载场景,代码包含数据库连接、数据提取及Excel导出完整流程。

本文详细讲解了使用Python统计指定时间窗口内并发数量的代码实现,示例清晰且具备较高的参考学习价值,适合相关技术人员查阅参考。

Python中实现并发处理的主要方式包括:

1. 操作系统层面:通过进程和线程实现;

2. 编程语言层面:通过协程实现(Python 3支持的用户空间调度);

# coding:utf-8

# 1.导入模块
# datatime模块用于定义时间及时间的加减操作
# MySQLdb模块用于Python2.0连接数据库,Python3.0连接数据库使用pymysql
# xlwt模块是excel操作模块,用于将数据写入excel中

import datetime
import MySQLdb
import xlwt

# 2.连接数据库,获取数据
# MySQLdb.connect用于定义连接数据库的属性
# myconn.cursor()定义游标对象
# query_sql定义查询的语句
# mycursor.execute()执行查询语句,仅仅是执行语句,不输出结果。
# mycursor.fetchall()提取查询数据。all全部数据,one单条数据,many取多少条数据。fetchmany(10)取10条数据。
# mycursor.close()关闭游标
# myconn.close()关闭连接

myconn = MySQLdb.connect(host='1',user='wn',passwd='9eu',db='bs',charset='utf8')
mycursor = myconn.cursor()
query_sql = '''
select JOIN_TIME,LEAVE_TIME from commfee where JOIN_TIME between '2019-12-24 15:00:00' and '2019-12-24 15:30:00' 
'''

mycursor.execute(query_sql)
sql_result = mycursor.fetchall()
mycursor.close()
myconn.close()

# 3.定义全局参数
# sum1 = []定义列表sum1,sum1用于生成比较的时间列表
# sum2 = []定义列表sum2,sum2用于生成并发数的列表

sum1 = []
sum2 = []

# 4.定义数据筛选函数
# compare_time 比较时间,最开始值取开始时间的第一个值。
# start_time = [sql_result[i][0] for i in range(0,len(sql_result))]将查询到的结果拆分为两个列表start_time和end_time。
# compare_time < start_time[len(sql_result)-1],compare_time时间和start_time列表中的时间比较
# compare_time += datetime.timedelta(seconds=1),每次比较后,compare_time时间+1
# datetime.timedelta(seconds=1),timedelta(seconds=1)时间变化1s
# sum1.append(compare_time),将得到的compare_time写入sum1列表中。

def query_data():
  compare_time = sql_result[0][0]
  start_time = [sql_result[i][0] for i in range(0,len(sql_result))]   
  end_time = [sql_result[i][1] for i in range(0,len(sql_result))]
  while compare_time < start_time[len(sql_result)-1]:
     compare_time += datetime.timedelta(seconds=1)     
     count1 = 0     
     count2 = 0
     for time1 in start_time:      
       if time1 <= compare_time:         
         count1 = count1 + 1         
     for time2 in end_time:              
       if time2 <= compare_time:          
         count2 = count2 - 1         
     sum1.append(compare_time)     
     sum2.append(count1+count2)

# 5.定义excel操作函数
# xlwt.Workbook(encoding='utf-8')定义编码格式
# wbk.add_sheet('My worksheet')定义操作的sheet表
# xlwt.XFStyle()定义单元格格式
# datastyle.num_format_str = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'定义单元格中数据格式
# worksheet.write(row,0,sum1[row],datastyle) 按定义的格式写入数据
# wbk.save()保存操作的excel表格。

def re_sheet():      
  wbk = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
  worksheet = wbk.add_sheet('My worksheet')
  datastyle = xlwt.XFStyle()
  datastyle.num_format_str = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'
  for row in range(0,len(sum1)):    
     worksheet.write(row,0,sum1[row],datastyle)     
     worksheet.write(row,1,sum2[row])     
  wbk.save('Concurrency.xls')  
query_data()   
re_sheet()

以上内容为本文核心总结,希望能为读者的学习与工作提供有益帮助,欢迎继续支持本站获取更多技术内容。

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