数据库连接池 为啥要使用数据库连接池 频繁的连接和断开数据库,消耗大,效率低 DBUtils可以创建多个线程连接数据库,且一直保持连接,不会断开 执行数据库操作时,由数据池分配线程,当数据池空时,可选择等待或者抛错 安装 pip3 install DBUtils 基础用法 创建数据池 ```python import time import threading import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB # 创建数据库连接池 POOL

本篇导航: 数据库连接池 本地线程 上下文管理 面向对象部分知识点解析 1.子类继承父类__init__的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_valu

本篇导航: 数据库连接池 本地线程 上下文管理 面向对象部分知识点解析 1.子类继承父类__init__的三种方式 class Dog(Animal): #子类 派生类 def __init__(self,name,breed, life_value,aggr): # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传 super().__init__(name,life_valu

1 JNDI和在tomcat中配置DBCP连接池 JNDI(Java Naming and Directory Interface),Java命名和目录接口,它对应于J2SE中的javax.naming包,这套API的主要作用在于:它可以把DataSource对象放在一个Tomcat容器中(JNDI容器),并为容器中的DataSource对象取一个名称,以后程序想获得DataSource对象,只需通过名称检索即可.其核心API为Context,它代表JNDI容器,其lookup方法为检索容器中对

Flask 的 数据库连接 与 DBUtils 数据库连接池 本地线程:thread_local 为每个线程创建存储数据的空间,用于线程之间的数据隔离 否则多个线程同时访问,会使得数据混乱 1 Flask 连接数据库 的方法 pymysql 依赖 SQLArchemy 数据库连接的方案 1 每次请求反复的创建数据库连接 (可以并发请求 -- 但是每次都会创建连接) # 连接数太多 2 将连接放在全局变量 单线程(没有问题) pymysql 只能支持单线程 # 不能支持并发 3 import th

1.mysql数据库连接池 概念:数据库连接池(Connection pooling)是程序启动时建立足够的数据库连接,并将这些连接组成一个连接池,由程序动态地对池中的连接进行申请,使用,释放. 这样集中管理,供程序使用可以保证较快的数据读写速度,而且不用来回创建数据库连接,节省了时间,也更加的安全可靠. 1.1 背景 所有线程都只用一个mysql连接,如果这个连接断掉,程序也会出现问题 如果我们在每次执行一个sql语句的时候都建立一个mysql连接,执行完就关掉,那么可以想象频繁开关这样很容易

Flask的配置就是在 app.config 中添加一个键值对,但是你存进去的键必须是config中应该存在的,如果不再存在的话,它会默认无用,就这么放着 config中有用的key { 'DEBUG': False, # 是否开启Debug模式 'TESTING': False, # 是否开启测试模式 'PROPAGATE_EXCEPTIONS': None, # 异常传播(是否在控制台打印LOG) 当Debug或者testing开启后,自动为True 'PRESERVE_CONTEXT_ON

  使用了阿里巴巴的数据池管理: 监控DB池连接和SQL的执行情况 https://github.com/alibaba/druid/wiki/常见问题 https://www.cnblogs.com/wuyun-blog/p/5679073.html https://www.jianshu.com/p/852bb8cfed6b 对于一个复杂的数据库应用来说,频繁的建立关闭连接会极大的减低系统性能,连接复用.通过建立一个数据库连接池以及一套连接使用管理策略, 使得一个数据库连接可以得到高效.安全

一.Flask对象的配置 Flask 是一个非常灵活且短小精干的web框架 , 那么灵活性从什么地方体现呢? 有一个神奇的东西叫 Flask配置 , 这个东西怎么用呢? 它能给我们带来怎么样的方便呢? 首先展示一下: from flask import Flask app = Flask(__name__) # type:Flask app.config["DEBUG"] = True 这句 app.config["DEBUG"] = True 可以实现的功能可刺激

sql相关请点我!!! 1.普通的sql语句查询完成之后,就要断开,下次查的时候又要重新开启,这样的话,效率会很低,所以利用pool 数据池来解决这种问题,pool数据池查询完之后,就不用去重新链接数据库了. 创建数据路池以及相关参数: import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB POOL = PooledDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块,必填参数 maxconnections=, # 连接池允许的最

Spring Boot 集成教程 Spring Boot 介绍 Spring Boot 开发环境搭建(Eclipse) Spring Boot Hello World (restful接口)例子 spring boot 连接Mysql spring boot配置druid连接池连接mysql spring boot集成mybatis(1) spring boot集成mybatis(2) – 使用pagehelper实现分页 spring boot集成mybatis(3) – mybatis ge

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

在web.xml单个servlet中配置的数据的存取 存: <servlet> <description>This is the description of my J2EE component</description> <display-name>This is the display name of my J2EE component</display-name> <servlet-name>CreateServletConte

本人摘自:http://sourcemaking.com/design_patterns/object_pool Object Pool Design Pattern Intent Object pooling can offer a significant performance boost; it is most effective in situations where the cost of initializing a class instance is high, the rate

配置Linux数据转发 [主机]第一步开启转发net.ipv4.ip_forward = 1echo "1" > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward第二步 打开iptables的NAT功能:sudo /sbin/iptables -t nat -A POSTROUTING -o eth0 -j MASQUERADE 其中eth0位可上网的接口 注意:主机下接的客户端 需要配置与eth0同样的DNS才行.

Hibernate连接池 Hibernate自带了连接池,但是呢,该连接池比较简单..而Hibernate又对C3P0这个连接池支持-因此我们来更换Hibernate连接池为C3P0 查看Hibernate自带的连接池 我们可以通过Hibernate.properties文件中查看Hibernate默认配置的连接池 hibernate.properties的配置文件可以在\project\etc找到 Hibernate的自带连接池啥都没有,就一个连接数量为1- 查看Hibernate对C3P0的

1.小数据池:数字,字符串 数字的范围-5 ---256 字符串:1,不能有特殊字符 2,s*20 还是一个地址,s*21以后都是两个地址 2.编码关系:ascii A : 00000010 8位 一个字节 unicode A : 00000000 00000001 00000010 00000100 32位 四个字节 中:00000000 00000001 00000010 00000110 32位 四个字节 utf-8 A : 00100000 8位 一个字节 中 : 00000001 00

一.python2和3的区别 在python3中 在python2中 print('ab')方式打印内容()括号是必须要有的.   print 'ab' 可以加可以不加. 只有range   有range还有xrange(生成器) 用户交换用input   用户交换用raw_input 二.赋值: 比较值是否相等. is:比较的是内存地址. id:比较的id是否相同. ==:比较两个值是否相等. li1 = [1,2,3] li2 = li1 print(id(li1),id(li2)) pri

一:id 查询内存地址 name = 'alex' print(id(name)) li = [1,2,3] print(id(li)) 二:is  判断的是内存地址 name1 = 'alex@' name2 = 'alex@' print(name1 == name2) print(name1 is name2) 三:小数据池 小数据池主要是针对数字,字符串两种类型而言的,对于数字而言,其范围在-5--256之间,对于字符串而言,如果其全部由字母组成,都是指向一个内存地址.如果是数字与str

一.变量在内存中的地址 变量:用来标识(identify)一块内存区域.为了方便表示内存,我们操作变量实质上是在操作变量指向的那块内存单元.编译器负责分配.我们可以使用Python内建函数id()来获取变量的地址 变量名:是一个标识符(dientify),用来代之一块内存空间,使用这个变量名,我们可以很方便的操作这块内存区域. 内存:内存是我们电脑硬件,用来存放数据,形象的理解就是内存有一个一个的小格子组成,每个格子的大小是一个字节,每个格子可以存放一个字节大小的数据.我们如何才能知道,数据存放

二次编码.解码.小数据池: encode(str:编码):参数编码方式,返回字节码. str_1 = "编码" str_2 = str_1.encode("utf-8") # 使用utf-8进行编码 print(str_2) # 打印内容如下 b'\xe7\xbc\x96\xe7\xa0\x81' decode(str:编码):参数编码方式,返回解码后的结果. str_1 = "编码" str_2 = str_1.encode("utf