项目流程分析: ****** 1. 需求分析 2. 知识点 - 插件 3. 功能分析: - 用户登录 - session - 签名cookie PS: 主动设置超时时间:request.session.set_expiry(60 * 60 * 24 * 30) - 判断用户是否已经登录 - 装饰器 - 中间件 - 功能 - 获取并显示数据 - 模板渲染 - 返回页面,ajax获取数据 - 发送数据 - Form表单提交 - Ajax提交 4. 数据库设计 5. 功能设计 - 页面 - 数据提交…

一个比较大的项目总是会涉及到很多的参数,最好的方法就是在一个地方统一管理这些参数.最近看了不少的python项目,总结了两种很有意思的配置管理方法. 第一种 基于easydict实现的配置管理 首先需要安装numpy.easydict以及yaml: pip install numpy pip install easydict pip install yaml 就可以了. 然后定义配置类config.py: import numpy as np from easydict import EasyD…

小白因为经常用到多表查询,比如获取一个会员领取的卡卷list,里面当然包含了1“会员优惠券记录表t_coupon_members”主表,然后2“门店优惠券表t_coupon”,和3“门店信息表t_shop”.连表关系是:主表1里的冗余字段门店优惠券coupon_id对应表2,然后表2的冗余字段shop_id对应表3的店铺id.所以直接3表联查即可获取,但是被告知需要优化,下面是优化结果. 一.如何优化 1.这边优化是,直接主表1和主表2联查获取到一个带有门店id的二维数组$list,然后通过门店…

一 copy 目标文件绝对路径的URL. 固定在你电脑上的路径.简单好用.…

百度云盘|Python性能分析与优化PDF高清完整版免费下载 提取码:ubjt 内容简介 全面掌握Python代码性能分析和优化方法,消除性能瓶颈,迅速改善程序性能! 对于Python程序员来说,仅仅知道如何写代码是不够的,还要能够充分利用关键代码的处理能力.本书将讨论如何对Python代码进行性能分析,找出性能瓶颈,并通过不同的性能优化技术消除瓶颈. 本书从基本的概念开始,循序渐进地介绍高级的优化主题.首先介绍了Python的主流性能分析器,以及用于帮助理解性能分析结果的可视化工具.然后介绍了…

一.架构演变 一个项目至少由三层内容组成:web访问层.数据库层.存储层 初级阶段 单体阶段 常见场景:项目初期 部署特点:所有应用服务都在一台主机 应用特点:开发简单 应用/数据分离阶段 常见场景:项目初期,用户访问数据库有压力 部署特点:应用和数据库单独部署 应用特点:开发简单    页面动静分离阶段 常见场景:项目初期,用户访问页面有压力 部署特点:剥离用户读请求和写请求操作 应用特点:开发简单 页面/数据缓存阶段 常见场景:项目初期,用户访问有压力 部署特点:代理和数据库前面增加缓存组件…

Solr4.8.0源码分析(5)之查询流程分析总述 前面已经写到,solr查询是通过http发送命令,solr servlet接受并进行处理.所以solr的查询流程从SolrDispatchsFilter的dofilter开始.dofilter包含了对http的各个请求的操作.Solr的查询方式有很多,比如q,fq等,本章只关注select和q.页面下发的查询请求如下:http://localhost:8080/solr/test/select?q=code%3A%E8%BE%BD*+AND+l…

Sql server2005 优化查询速度50个方法小结   Sql server2005优化查询速度51法查询速度慢的原因很多,常见如下几种,大家可以参考下.   I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.  没有创建计算列导致查询不优化.  内存不足.  网络速度慢.  查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量).  锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷).  sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.  返回了不必要的行和列.  查询语句不…

一.优化概述 二.查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三.配置优化 1)      max_connections 2)      back_log 3)      interactive_timeout 4)      key_buffer_size 5)      query_cache_size 6)      record_buffer_size 7)      read_rnd_buffer…

1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询 1.把数据.日志.索引放到不同的I/O…