Excel 异步上传并处理后导入数据库设计思路及填坑

这是对前面一个帖子的补充及填坑。

之前一个帖子大概说了异步处理 Excel 导入数据库的问题，但留了一个坑。就是那个 celery 的任务注册偶现失败问题。

技术栈： python3.6.5 ,celery4.2.1，mysql 5.7.22 , sqlalchemy, xlrd，tornado，redis

设计思路再大概啰嗦一下，顺便解决问题：

1. 准备材料一份 Excel 报表，利用 tornado.web 库中的 RequestHandler 类 request.files 属性获取到前端传来的文件内容（注：此时获取的数据类型 tornado.httputil.HTTPFile， 格式是 bytes)。

2. 将前端传来的 bytes 数据直接放入 celery 进行异步处理，发现总是报错，原因是 delay()函数不接受非 JSON 序列化类型的参数(Object of type 'bytes' is not JSON serializable")，然后尝试了利用 encode(xx, 'utf-8')进行转码，又会提示 decoding to str: need a bytes-like object, HTTPFile found"（ http 文件不是 bytes 类型对象），算了，退而求其次，先将文件上传然后保存至本地再说

3. 利用 xlrd 库进行本地临时 Excel 文件读取，这样读取出来的格式为字符串格式，celery 处理毫无障碍，读取之后，可以进行数据重组，获取你想要的数据格式，可能是一个列表，字典，或着其他，同时进行去重，排序等操作。

4. 数据导入，第一次 code，使用的是 sql 原生语句，包括创建临时表，建索引，去重，插入，这时 celery 有时候会不能正常注册任务，导致任务偶现执行失败。后来，一直找不到原因。先不管别的，保证功能正常，所以又把代码重新撸了遍，弃用原生 sql，改用 sqlalchemy orm 方式，然后偶现问题消失，功能正常支撑。然后回过头来分析日志，查看日志发现 redis 莫名崩溃，由于 redis 做了 celery 的队列，所以导致 Not registered 偶现问题,然后继续分析，发现内存过高，所以确定是内存暴涨引起的，还是自身代码问题。

5. 出坑要点，在数据插入时，当数据量过大时要进行分批处理，且分次提交，以防内存用尽导致某组件崩溃。

6. 源码就不贴了，有需要可以联系我

鄙人搞了个 Python 群，有兴趣的加一下，一起讨论问题，如果有好点子，可以在这里找到一起走的道友。 群号：902788038