上一篇博客<sqlite:多线程操作数据库“database is locked”解决方法>通过注册延时函数的方法来处理数据库被锁的问题.此方法固然能解决问题,但是在多个线程向数据库写入大量数据的情况下,延时会拖慢进度. 想出方法二: 1. 创建一个链表,链接如下格式的结构体,线程1,线程2,线程3......不直接改写数据库,而是把sql语句插入链表中: typedef struct { uint8_t *buf; uint32_t len; } sqlItem_t; 2. 创建一个独立的线

前言:DB2一个实例下,可以存在多个数据库,之前使用shell备份脚本,但是同一时刻只能备份一个数据库,对于几百G的备份文件,这个速度显然太慢,今天学习了Python多线程,刚好应用一下. 分析:1.Python多线程在某些场景上是鸡肋,但是这里使用多线程,目的是开启多个shell子进程. 2.磁盘I/O允许情况下,使用多个db2 backup进程. 3.thread模块有诸多问题,这里使用threading模块. 4.先前备份脚本修改端口来清理已连接应用,太过暴力,虽然都为冷备,但每次重启开销

摘要:在使用多线程的应用下,如何保证线程安全,以及线程之间的同步,或者访问共享变量等问题是十分棘手的问题,也是使用多线程下面临的问题,如果处理不好,会带来较严重的后果,使用python多线程中提供LockRlockSemaphoreEventCondition用来保证线程之间的同步,后者保证访问共享变量的互斥问题Lock&;RLock:互斥锁用来保证多线程访问共享变量的问题Semaphore对象:Lock互斥锁的加强版,可以被多个线程同时拥有,而Lock只能被某一个线程同时 在使用多线程的应用下

#docx文档题库包含很多段,每段一个题目,格式为:问题.(答案) #数据库datase.db中tiku表包含kechengmingcheng.zhanngji.timu.daan四个字段 import sqlite3 from docx import Document doc = Document('<Python程序设计>题库.docx') #连接数据库 conn = sqlite3.connect('database.db') cur = conn.cursor() #先清空原来的题目,

Queue 标准库queue模块,提供FIFO(先进先出)的Queue.LIFO(后进先出)的队列.优先队列. Queue类是线程安全的,适用于多线程间安全的交换数据.内部使用了Lock和Condition. 使用魔术方法,实现的容器的大小,是不准确的.not reliable! 因为在多线程中,如果不加锁,是不可能获得准确的大小的,因为当刚刚读取到一个大小数值,还没有取走,就有可能被其它线程修改了. Queue类的size虽然加了锁,但是,依然不能保证立即get.put就能成功,因为读取队列大

SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成.sqlite3 模块是由 Gerhard Haring 编写的.它提供了一个与 PEP 249 描述的 DB-API 2.0 规范兼容的 SQL 接口.您不需要单独安装该模块,因为 Python 2.5.x 以上版本默认自带了该模块. 使用sqlite tutorial提供的 “chinook” sample database 数据库chinook.db,下载地址:https://www.sqlitetutorial.net

#!/usr/bin/python # -*- coding=utf-8 -*- import time import os import datetime import threading from time import ctime,sleep date=time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())) dbname=('test','test2') #定义元组必须要有多个,要不则循环里面的字符. dbname2=('test3','

线程同步技术: 解决多个线程争抢同一个资源的情况,线程协作工作.一份数据同一时刻只能有一个线程处理. 解决线程同步的几种方法: Lock.RLock.Condition.Barrier.semaphore 1)Lock 锁 锁,一旦线程获得锁,其它试图获取锁的线程将被阻塞. 当用阻塞参数设置为 False 时, 不要阻止.如果将阻塞设置为 True 的调用将阻止, 则立即返回 False;否则, 将锁定设置为锁定并返回 True. Lock的方法:acquire(blocking=True,ti

import sqlite3 from datetime import datetime conn = sqlite3.connect('data.db') print("Opened database successfully") for i in range(100): time = datetime.now() conn.execute("INSERT INTO test(time,url,imgPath) VALUES (?,?,?)", (time, &q

sqlite数据库就是一个DB文件.  程序每操作一次数据库都要读一次 .DB  文件 .  这个文件就是这个SQLite数据库. 如果需要依赖包的可以联系我 工具类: package com.hotent.code.util.eayun; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; impor

Asp.Net Core 导入Excel数据到Sqlite数据库并重新导出到Excel 在博文"在Asp.Net Core 使用 Sqlite 数据库"中创建了ASP.NET Core Web 应用程序,并讲解如何配置并使用Sqlite 数据库. 博文"ASP.NET Core导入导出Excel文件"中讲解了如何导入及导出Excel数据文件,实现Excel文件的导入导出功能,但导入后仅把数据呈现在页面上,并未保存至数据库.本文讲述如何将Excel文件写入Sqlite

参考了很多SQLITE数据库多线程的解决办法 我自己写了一个SQLITEHELPER 来解决这个问题 希望大家多多指教 调用的时候  SQLLiteDBHelper _SQLLiteDBHelper = new SQLLiteDBHelper();  _SQLLiteDBHelper.Dispose(); using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; using System.Data; using Syst

用Python进行SQLite数据库操作 1.导入Python SQLITE数据库模块 Python2.5之后,内置了SQLite3,成为了内置模块,这给我们省了安装的功夫,只需导入即可~  ]: u'\u9c7c'

Python多线程 Python中实现多线程有两种方式,一种基于_thread模块(在Python2.x版本中为thread模块,没有下划线)的start_new_thread()函数,另一种基于threading模块的Thread类. 其实Python的多线程编程不能真正利用多核的CPU,但是用开源模块使你的计算压力分布到多核CPU上......... 一.使用start_new_thread()实现线程,是比较底层的实现方式,所有线程共享他们global数据,为了达到同步,模块也提供了简单的

'''SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说 没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身. 在python中,使用sqlite3创建数据库的连接,当我们指定的数据库文件不存在的时候 连接对象会自动创建数据库文件:如果数据库文件已经存在,则连接对象不会再创建 数据库文件,而是直接打开该数据库文件. 连接对象可以是硬盘上面的数据库文件,也可以是建立在内存中的,在内存中的数据库 执行完任何操作后,都不需要提交事务的(commit) 创建在硬盘上面: conn = sqli

本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,

[Python之旅]第六篇(四):Python多线程锁   python lock 多线程 多线程使用方法 多线程锁 摘要:   在多线程程序执行过程中,为什么需要给一些线程加锁以及如何加锁,下面就来说一说. 1.给线程加锁的原因     我们知道,不同进程之间的内存空间数据是不能够共享的,试想一下,如果可以随意共享,谈何安全?但是一个进程中的多个线程是可以共享这个进程的内存空间中的数据的,比如多个线程可以同时调用某一... 在多线程程序执行过程中,为什么需要给一些线程加锁以及如何加锁,下面就来

最近工作中遇到一个需求 多线程先爬取页面 然后将爬取的结果持久化到数据库中 ,一些大文本的内容需要持久化到 xml文件中; 下面是运行后的结果: xml 文件写入结果: 数据库写入结果: 再来张项目结构图: 直接上源码吧; https://pan.baidu.com/s/1i4ScI1Z z2jc

在之前的文章中我们介绍了如何在centOS中安装sqlite数据库. Sqlite安装完成后,本节就用flask来连接和操作sqlite数据库. 1.       数据准备 先在sqlite3中创建一个数据库mydb,执行sqlite3 mydb 然后执行.databases命令,查看我们创建的数据库 可以看到我们把数据库文件放到了/www/db/mydb文件夹下面 然后我们创建一个user表 使用insert语句 ,写入一条数据到user表中 2.       在code.py中添加获取用户列

简单的介绍 SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身.它是遵守ACID的关联式数据库管理系统,它的设计目标是嵌入式的,而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它,它占用资源非常的低,在嵌入式设备中,可能只需要几百K的内存就够了.它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统,同时能够跟很多程序语言相结合,比如 Tcl.C#.PHP.Java等,还有ODBC接口,同样比起Mysql.PostgreSQL这两款开源世

用python在后端将数据写入到数据库: # coding:utf- import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # 初始化数据库连接,使用pymysql模块 # MySQL的用户:root, 密码:, 端口:,数据库:mydb engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/python1') import numpy as np impo