一个电子围栏需求的脚本记录

需求：系统对接了厂家的GPS数据，基于这些GPS数据，过滤出指定区域的数据

从网上找到了一个电子围栏的python脚本，现在需要的是循环取数据判断是否在指定区域，在指定区域就把这部分数据拿出来放到另外一个库表

碰到的其中一个问题是脚本的效率问题，以5W条数据来测试

脚本1：使用cur.fetchone()，逐条读取数据，逐条判断，逐条插入列表，批量入库，批量commit

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import math
import MySQLdb
import time
ISOTIMEFORMAT=‘%Y-%m-%d %X‘
print ‘start‘,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
lnglatlist = []
data = ‘[{"name":"广本黄埔工厂","points":[{"lng":113.642124,"lat":23.167372},{"lng":113.636176,"lat":23.175162},{"lng":113.644930,"lat":23.179870},{"lng":113.652108,"lat":23.173823}],"type":0}]‘
data = json.loads(data)
if ‘points‘ in data[0]:
    for point in data[0][‘points‘]:
        #print(str(point[‘lng‘])+" "+str(point[‘lat‘]))
        lnglat = []
        lnglat.append(float(str(point[‘lng‘])))
        lnglat.append(float(str(point[‘lat‘])))
        lnglatlist.append(lnglat)
def windingNumber(point, poly):
    poly.append(poly[0])
    px = point[0]
    py = point[1]
    sum = 0
    length = len(poly)-1

    for index in range(0,length):
        sx = poly[index][0]
        sy = poly[index][1]
        tx = poly[index+1][0]
        ty = poly[index+1][1]

        #点与多边形顶点重合或在多边形的边上
        if((sx - px) * (px - tx) >= 0 and (sy - py) * (py - ty) >= 0 and (px - sx) * (ty - sy) == (py - sy) * (tx - sx)):
            return "on"
        #点与相邻顶点连线的夹角
        angle = math.atan2(sy - py, sx - px) - math.atan2(ty - py, tx - px)

        #确保夹角不超出取值范围（-π 到 π）
        if(angle >= math.pi):
            angle = angle - math.pi * 2
        elif(angle <= -math.pi):
            angle = angle + math.pi * 2
        sum += angle

        #计算回转数并判断点和多边形的几何关系
    result = ‘out‘ if int(sum / math.pi) == 0 else ‘in‘
    return result

################循环取GPS数据##########################
conn=MySQLdb.connect(user=‘root‘,passwd=‘XXX‘,host=‘XXX‘,charset="utf8") #连接到mysql
cur=conn.cursor()
conn.select_db(‘XXX‘)
cur.execute("select id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no from gps_msg where sample_time>=‘2019-04-10 18:00:00‘ and sample_time<‘2019-04-10 20:00:00‘ limit 50000")
####################第一种方式########################
count=1
scope_gps_list=[]
while count<=50000:    #这种方式，这个数量不能比SQL的数据量小，不然会报错
    gps_data_per=cur.fetchone()
    # print gps_data_per
    point=gps_data_per[5].split(",")+gps_data_per[4].split(",")  #取出每条数据的经纬度，split()转换成列表
    point=map(float,point) #字符串类型转换成浮点型
    # print point
    # print count
    if count in(10000,20000,30000,40000,50000):
        print count,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
    # print windingNumber(point,lnglatlist)
    if windingNumber(point,lnglatlist)==‘in‘:
        scope_gps_list.append(gps_data_per)   #生成[(1,2,3),(1,2,3)]
    count=count+1
sqlin="insert into gps_msg_20190411(id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
cur.executemany(sqlin,scope_gps_list)
conn.commit()
####################第一种方式########################
####################第二种方式########################
# gps_data_all=cur.fetchall()
# count=0
# for gps_data_per in gps_data_all:
    # sqlin="insert into gps_msg_20190411(id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    # point=gps_data_per[5].split(",")+gps_data_per[4].split(",")  #取出每条数据的经纬度，split()转换成列表
    # point=map(float,point) #字符串类型转换成浮点型
    # if windingNumber(point,lnglatlist)==‘in‘:
        # cur.execute(sqlin,gps_data_per)
    # count=count+1
    # print count
# conn.commit()
####################第二种方式########################

cur.close() #关闭游标
conn.close() #关闭数据链接
################循环取GPS数据##########################
print ‘end‘,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())

为什么要逐条插入列表？

因为使用cur.fetchone()读取数据后马上去insert into数据，再次cur.fenchone数据，取不到数据

执行效率：30分6秒跑完


start : 2019-04-19 20:30:00
10000 : 2019-04-19 20:31:16        1分16秒
20000 : 2019-04-19 20:34:56        3分40秒
30000 : 2019-04-19 20:41:03        6分6秒
40000 : 2019-04-19 20:49:35        8分32秒
50000 : 2019-04-19 21:00:36        11分1秒
end : 2019-04-19 21:00:36            不到一秒

总结：最后的列表插入数据库很快，不到1秒

脚本2:使用cur.fetchall()先存全部数据，再使用for循环，逐条读取，逐条判断，逐条入库，批量commit

对比脚本1，主要是逐条入库，避免插入到列表，确定下是否插入到列表，列表越来越大导致的慢

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import math
import MySQLdb
import time
ISOTIMEFORMAT=‘%Y-%m-%d %X‘
print ‘start‘,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
lnglatlist = []
data = ‘[{"name":"工厂","points":[{"lng":113.642124,"lat":23.167372},{"lng":113.636176,"lat":23.175162},{"lng":113.644930,"lat":23.179870},{"lng":113.652108,"lat":23.173823}],"type":0}]‘
data = json.loads(data)
if ‘points‘ in data[0]:
    for point in data[0][‘points‘]:
        #print(str(point[‘lng‘])+" "+str(point[‘lat‘]))
        lnglat = []
        lnglat.append(float(str(point[‘lng‘])))
        lnglat.append(float(str(point[‘lat‘])))
        lnglatlist.append(lnglat)
def windingNumber(point, poly):
    poly.append(poly[0])
    px = point[0]
    py = point[1]
    sum = 0
    length = len(poly)-1

    for index in range(0,length):
        sx = poly[index][0]
        sy = poly[index][1]
        tx = poly[index+1][0]
        ty = poly[index+1][1]

        #点与多边形顶点重合或在多边形的边上
        if((sx - px) * (px - tx) >= 0 and (sy - py) * (py - ty) >= 0 and (px - sx) * (ty - sy) == (py - sy) * (tx - sx)):
            return "on"
        #点与相邻顶点连线的夹角
        angle = math.atan2(sy - py, sx - px) - math.atan2(ty - py, tx - px)

        #确保夹角不超出取值范围（-π 到 π）
        if(angle >= math.pi):
            angle = angle - math.pi * 2
        elif(angle <= -math.pi):
            angle = angle + math.pi * 2
        sum += angle

        #计算回转数并判断点和多边形的几何关系
    result = ‘out‘ if int(sum / math.pi) == 0 else ‘in‘
    return result

################循环取GPS数据##########################
conn=MySQLdb.connect(user=‘root‘,passwd=‘XXX‘,host=‘XXX‘,charset="utf8") #连接到mysql
cur=conn.cursor()
conn.select_db(‘XXX‘)
cur.execute("select id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no from gps_msg where sample_time>=‘2019-04-10 18:00:00‘ and sample_time<‘2019-04-10 20:00:00‘ limit 50000")
####################第一种方式########################
# count=1
# scope_gps_list=[]
# while count<=50000:    #这种方式，这个数量不能比SQL的数据量小，不然会报错
    # gps_data_per=cur.fetchone()
    # point=gps_data_per[5].split(",")+gps_data_per[4].split(",")  #取出每条数据的经纬度，split()转换成列表
    # point=map(float,point) #字符串类型转换成浮点型
    # if count in(10000,20000,30000,40000,50000):
        # print count,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
    # if windingNumber(point,lnglatlist)==‘in‘:
        # scope_gps_list.append(gps_data_per)   #生成[(1,2,3),(1,2,3)]
    # count=count+1
# sqlin="insert into gps_msg_20190411(id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
# cur.executemany(sqlin,scope_gps_list)
# conn.commit()
####################第一种方式########################
####################第二种方式########################
gps_data_all=cur.fetchall()
count=0
for gps_data_per in gps_data_all:
    sqlin="insert into gps_msg_20190411(id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    point=gps_data_per[5].split(",")+gps_data_per[4].split(",")  #取出每条数据的经纬度，split()转换成列表
    point=map(float,point) #字符串类型转换成浮点型
    if windingNumber(point,lnglatlist)==‘in‘:
        cur.execute(sqlin,gps_data_per)
    count=count+1
    if count in(10000,20000,30000,40000,50000):
        print count,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
conn.commit()
####################第二种方式########################

cur.close() #关闭游标
conn.close() #关闭数据链接
################循环取GPS数据##########################
print ‘end‘,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())

执行效率：29分钟22秒


start : 2019-04-19 21:05:09
10000 : 2019-04-19 21:06:22    1分16秒
20000 : 2019-04-19 21:09:55    3分33秒
30000 : 2019-04-19 21:15:48    5分53秒
40000 : 2019-04-19 21:23:58    8分10秒
50000 : 2019-04-19 21:34:31    10分33秒
end : 2019-04-19 21:34:31        不到1秒

总结，看来不是插入到列表，导致的速度慢

脚本3:使用cur.fetchall()先存全部数据，再使用for循环，逐条读取，逐条判断，逐条入库，逐条commit

对比脚本2，逐条入库，逐条commit，只是做个简单的对比

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import math
import MySQLdb
import time
ISOTIMEFORMAT=‘%Y-%m-%d %X‘
print ‘start‘,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
lnglatlist = []
data = ‘[{"name":"工厂","points":[{"lng":113.642124,"lat":23.167372},{"lng":113.636176,"lat":23.175162},{"lng":113.644930,"lat":23.179870},{"lng":113.652108,"lat":23.173823}],"type":0}]‘
data = json.loads(data)
if ‘points‘ in data[0]:
    for point in data[0][‘points‘]:
        #print(str(point[‘lng‘])+" "+str(point[‘lat‘]))
        lnglat = []
        lnglat.append(float(str(point[‘lng‘])))
        lnglat.append(float(str(point[‘lat‘])))
        lnglatlist.append(lnglat)
def windingNumber(point, poly):
    poly.append(poly[0])
    px = point[0]
    py = point[1]
    sum = 0
    length = len(poly)-1

    for index in range(0,length):
        sx = poly[index][0]
        sy = poly[index][1]
        tx = poly[index+1][0]
        ty = poly[index+1][1]

        #点与多边形顶点重合或在多边形的边上
        if((sx - px) * (px - tx) >= 0 and (sy - py) * (py - ty) >= 0 and (px - sx) * (ty - sy) == (py - sy) * (tx - sx)):
            return "on"
        #点与相邻顶点连线的夹角
        angle = math.atan2(sy - py, sx - px) - math.atan2(ty - py, tx - px)

        #确保夹角不超出取值范围（-π 到 π）
        if(angle >= math.pi):
            angle = angle - math.pi * 2
        elif(angle <= -math.pi):
            angle = angle + math.pi * 2
        sum += angle

        #计算回转数并判断点和多边形的几何关系
    result = ‘out‘ if int(sum / math.pi) == 0 else ‘in‘
    return result

################循环取GPS数据##########################
conn=MySQLdb.connect(user=‘root‘,passwd=‘XXX‘,host=‘XXX‘,charset="utf8") #连接到mysql
cur=conn.cursor()
conn.select_db(‘XXX‘)
cur.execute("select id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no from gps_msg where sample_time>=‘2019-04-10 18:00:00‘ and sample_time<‘2019-04-10 20:00:00‘ limit 50000")
####################第一种方式########################
# count=1
# scope_gps_list=[]
# while count<=50000:    #这种方式，这个数量不能比SQL的数据量小，不然会报错
    # gps_data_per=cur.fetchone()
    # point=gps_data_per[5].split(",")+gps_data_per[4].split(",")  #取出每条数据的经纬度，split()转换成列表
    # point=map(float,point) #字符串类型转换成浮点型
    # if count in(10000,20000,30000,40000,50000):
        # print count,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())
    # if windingNumber(point,lnglatlist)==‘in‘:
        # scope_gps_list.append(gps_data_per)   #生成[(1,2,3),(1,2,3)]
    # count=count+1
# sqlin="insert into gps_msg_20190411(id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
# cur.executemany(sqlin,scope_gps_list)
# conn.commit()
####################第一种方式########################
####################第二种方式########################
gps_data_all=cur.fetchall()
count=0
for gps_data_per in gps_data_all:
    sqlin="insert into gps_msg_20190411(id,sim,alarm,status,latitude,longitude,asl,speed,direction,sample_time,attch_msg,create_time,car_no) values(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    point=gps_data_per[5].split(",")+gps_data_per[4].split(",")  #取出每条数据的经纬度，split()转换成列表
    point=map(float,point) #字符串类型转换成浮点型
    if windingNumber(point,lnglatlist)==‘in‘:
        cur.execute(sqlin,gps_data_per)
        conn.commit()
    count=count+1
    if count in(10000,20000,30000,40000,50000):
        print count,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())

####################第二种方式########################

cur.close() #关闭游标
conn.close() #关闭数据链接
################循环取GPS数据##########################
print ‘end‘,‘:‘,time.strftime(ISOTIMEFORMAT, time.localtime())

执行效率：


start : 2019-04-19 21:45:11
10000 : 2019-04-19 21:46:30    1分19秒
20000 : 2019-04-19 21:50:10    3分40秒
30000 : 2019-04-19 21:56:09    5分59秒
40000 : 2019-04-19 22:04:30    8分21秒
50000 : 2019-04-19 22:15:12    10分42秒
end : 2019-04-19 22:15:12        不到1秒

总结：逐条commit会降低效率

参考:https://www.cnblogs.com/dong1/p/10220116.html

原文地址：https://www.cnblogs.com/fuqu/p/10739194.html

时间： 2024-08-01 00:10:24

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