Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。线程模块:Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。
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9000 行数据很小了， 慢的话 要是你每条数据处理逻辑都不复杂的话 那就是频繁的读写数据库 耗费了时间 。
1.不知道你是不是读一条 处理一条 入库一条
要是这样 你把逻辑改一下 ：新建一个数组，读一条 处理一条 把处理好的数据放到数组中，再接着处理下有一条 ，以此类推，数据字段不多（不要搞得内存溢出）的话， 9000条都可以加载到数组里面了 ，然后利用python executemany（sql，values） 把这个数组一次性插入数据库
2.看看A表的数据能不能分组
例如 假设表A的id字段如下
id
1
2
3
4
5
.。
那么就可以利用id值的奇偶性 分成 2块数据 1，3，5 .---- 2，4
然后python起俩个进程 分别处理这俩块数据 ，根据Abiao实际情况 多分几个数据块 用python多个进程一起处理
祝你好运
用multiprocessing类。
例如，进程process
multiprocessing.Process(target=None, args=()) target: 可以被run()调用的函数，简单来说就是进程中运行的函数 args: 是target的参数process的方法： start(): 开始启动进程，在创建process之后执行 join([timeout])：阻塞目前父进程，直到调用join方法的进程执行完或超时（timeout），才继续执行父进程 terminate():终止进程，不论进程有没有执行完，尽量少用。
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此，multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。
1、multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
2、相关方法
输出结果如下：
Pool提供了一种快捷的方法，赋予函数并行化处理一系列输入值的能力，可以将输入数据分配给不同进程处理（数据并行）。下面的例子演示了在模块中定义此类函数的常见做法，以便子进程可以成功导入该模块。这个数据并行的基本例子使用了 Pool 。
将在标准输出中打印
其中：
（1）p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args, kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
（2）p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是 AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。多进程并发！
（3）p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
（4）p.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
python能够应用并行计算的模块有多个multiprocessing、pathos等。其中multiprocessing模块应用的较多，但对于数据挖掘场景来说，pathos模块更实用，尤其允许输入多个可变参数非常简单实用。
本文总结整理了常见的并行计算场景，编写parallel.py模块，主要利用pathos模块实现，可以实现单变量并行、多变量并行、并行嵌套等功能。通过tdqm模块增加了进度条，可以显示计算进度等信息，通过functools模块中的partial函数将静态参数冻结，以适应并行框架。
parallel.py
函数parallel的参数定义顺序需要注意： 必选参数--任意位置参数--默认参数--任意关键字参数 。
定义另一个parallel_main.py模块，用来展示各个场景下并行计算结果。
parallel_main.py
parallel函数使用注意点:
Python的线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。
当程序中需要创建许多生存期较短的线程执行运算任务时，首先考虑使用线程池。线程池任务启动时会创建出最大线程数参数 max_workers 指定数量的空闲线程，程序只要将执行函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。配合使用 with 关键字实现任务队列完成后自动关闭线程池释放资源。
