Я пытаюсь создать несколько команд read_sql_query с помощью Pandas. Однако создание потоков в одной записной книжке значительно медленнее, чем просто выполнение каждой команды read_sql в отдельных записных книжках одновременно.
Мой код с резьбой:
SQL_Queries = ["Query 1" , "Query 2" , "Query 3"]
SQL_Results = []
def myfunct(i):
SQL_Results.append(pd.read_sql_query(SQL_Queries[i]))
for i in range(3):
t = Thread(target=myfunct, args=(i,))
t.start()
Это займет около 2 минут. Однако, если я открою 3 ноутбука IPython, как показано ниже:
NOTEBOOK 1: pd.read_sql_query("Query 1")
NOTEBOOK 2: pd.read_sql_query("Query 2")
NOTEBOOK 3: pd.read_sql_query("Query 3")
и нажмите Run на каждом из них одновременно, все они будут закончены в течение 1 минуты. Любые идеи о том, как я могу достичь этой производительности в одном ноутбуке?