先来看查看效果: 在代码连接数据库后,并且执行三条sql后,将mysql直接重启掉,故我们的连接池连接均是不ok的,所以,它会全部删除再抓新的连接下来,重启mysql命令: 关于python代码: #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import pymysql import random import time # 初始化mysql 连接池 def MySQLInit(mysql_host,mysql_port,mysql_user,m…

MySQL连接池 在传统的网站开发中,比如LNMP模式,由Nginx的master进程接收请求然后分给多个worker进程,每个worker进程再链接php-fpm的master进程,php-fpm再根据当前情况去调用其worker进程然后处理PHP,如果需要MySQL,在与MySQL建立连接,这个时候,如果有1000个请求打过来,就需要与MySQL建立1000个连接.如果请求达到万级或者百万级,这时数据库的压力就会非常大了.连接池技术就可以派上用场了,可以大大降低数据库连接数,还可以降低IO消…

Go语言之从0到1实现一个简单的Redis连接池 前言 最近学习了一些Go语言开发相关内容,但是苦于手头没有可以练手的项目,学的时候理解不清楚,学过容易忘. 结合之前组内分享时学到的Redis相关知识,以及Redis Protocol文档,就想着自己造个轮子练练手. 这次我把目标放在了Redis client implemented with Go,使用原生Go语言和TCP实现一个简单的Redis连接池和协议解析,以此来让自己入门Go语言,并加深理解和记忆.(这样做直接导致的后果是,最近写JS时…

一.什么是JDBC连接池? 在传统的JDBC连接中,每次获得一个Connection连接都需要加载通过一些繁杂的代码去获取,例如以下代码: public static Connection getConn(){ Connection conn = null; String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"; String user = "root"; String password = "root"…

MySQL连接池 在传统的网站开发中,比如LNMP模式,由Nginx的master进程接收请求然后分给多个worker进程,每个worker进程再链接php-fpm的master进程,php-fpm再根据当前情况去调用其worker进程然后处理PHP,如果需要MySQL,在与MySQL建立连接,这个时候,如果有1000个请求打过来,就需要与MySQL建立1000个连接.如果请求达到万级或者百万级,这时数据库的压力就会非常大了.连接池技术就可以派上用场了,可以大大降低数据库连接数,还可以降低IO消…

Redis 简介 NoSQL(not only sql):非关系型数据库 支持 key-value,  list,  set,  zset,  hash 等数据结构的存储:支持主从数据备份,集群:支持发布,订阅,通知,key 过期等特性 Redis 的所有操作都是原子性的 应用场景: 缓存:内存数据库 可以在某些特定应用场景下替代关系数据库,比如社交类的应用 在一些大型系统中,实现一些特定功能,比如 session 共享,购物车等 redis 官网:https://redis.io/ redis…

一. NOSQL 数据库简介 NoSQL 泛指非关系型的数据库.非关系型数据库与关系型数据库的差别 非关系型数据库的优势: 1.性能NOSQL 是基于键值对的,可以想象成表中的主键和值的对应关系,而且不需要经过SQL 层的解析,所以性能非常高. 2.可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展.   关系型数据库的优势: 1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询. 2.事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现.对于这两类…

实现一个简单的数据库连接池 1,连接池接口 package dbsource; import java.sql.Connection; import java.sql.SQLException; /** * 连接池接口 * @author lxz * */ public interface DBSource { Connection getConnection() throws SQLException; void closeConnection(Connection con) throws S…

工作须要对Hiredis进行了简单封装,实现功能: 1.API进行统一,对外仅仅提供一个接口. 2.屏蔽上层应用对连接的细节处理: 3.底层採用队列的方式保持连接池,保存连接会话. 4.重连时採用时间戳进行控制,每隔一定时间(3s)重连一次.防止频繁重试造成的不必要浪费. 先看一下Hiredis的经常使用数据结构与API: //hiredis/hiredis.h /* Context for a connection to Redis */ typedef struct redisContext…

一.处理数据的基本内容 数据分析 是指对数据进行控制.处理.整理.分析的过程. 在这里,“数据”是指结构化的数据,例如:记录.多维数组.Excel 里的数据.关系型数据库中的数据.数据表等. 二.说说 Python 这门语言 Python 是现在最受欢迎的动态编程语言之一(还有 Perl.Ruby 等).近些年非常流行用 Python 建站,比如流行的 Python Web 框架 Django. Python 这类语言被称为脚本语言,因为它们可以编写简短粗糙的小程序,即脚本.不过这好像在说 Py…

要通过python实现遥控器功能分两步: 第一步:开发图形化界面,以暴风TV的遥控器按钮为例 第二步:使PC端给电视发送相应指令(此步骤需要打开电视的adb开关) 现在就开始第一步操作实现遥控器功能,python2输入以下代码 注意:python3需要将代码中的from Tkinter import * 替换为from tkinter import * 将from SimpleDialog import * 替换为import tkinter.simpledialog #coding=utf-8…

import numpy as np lis = np.mat([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]]) print(np.linalg.inv(lis)) # 求矩阵的逆矩阵 [[-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16] [ 2.4019198e+16 -7.2057594e+16 4.8038396e+16] [-1.2009599e+16 3.6028797e+16 -2.4019198e+16]] print(lis.trans…

一开始,选用Vector<E>来存放连接.由于这个容器不是并发安全的,于是,每个方法都加一个synchronized来保持并发时的同步操作,并发效率很差,果断放弃.空余时间研究了下多线程的并发知识,决定用并发安全的阻塞队列(LinkedBlockingQueue<E>),这个容器可以自动维护容量的大小,就免去了再起一个线程去维护线程池的大小.为了保证每个连接是可用的,为线程池启动了一个守护线程去定时发送心跳. 程序如下,欢迎高手们指点缺陷: public class SocketC…

首先,c3p0是一个连接池插件 需要jar包: 使用手动配置: /** * 手动配置使用c3p0 * @throws PropertyVetoException * @throws SQLException */ @Test public void fun1() throws PropertyVetoException, SQLException{ //创建连接池对象 ComboPooledDataSource dataSource=new ComboPooledDataSource(); //…

目前常用的连接池有: DBCP:org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource dataSource: 要连接的 datasource (通常我们不会定义在 server.xml) defaultAutoCommit: 对于事务是否 autoCommit, 默认值为 true defaultReadOnly: 对于数据库是否只能读取, 默认值为 false driverClassName:连接数据库所用的 JDBC Driver Class, maxActive:…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

利用python,编写一个简单的词语纠正修改器. 原文:http://norvig.com/spell-correct.html #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import re,collections import string ''' How to Write a Spelling Corrector http://norvig.com/spell-correct.html ''' def words(text): return re.findal…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例   本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特…

DRUID——为监控而生的DB池 1.  DRUID介绍 DRUID是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现,它结合了C3P0.DBCP.PROXOOL等DB池的优点,同时加入了日志监控,可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况,可以说是针对监控而生的DB连接池(据说是目前最好的连接池,不知道速度有没有BoneCP快). 2. 配置参数 和其它连接池一样DRUID的DataSource类为:com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource,基本配置参数如下: 配置…

大概五年前吧,我那时还在为一家约会网站做开发工作.他们是早期创业公司,但他们也开始拥有了一些稳定用户量.不像其他约会网站,这家公司向来以洁身自好为主要市场形象.它不是一个供你鬼混的网站——是让你能找到忠实伴侣的地方. 由于投入了数以百万计的风险资本(在US大萧条之前),他们关于真爱并找寻灵魂伴侣的在线广告势如破竹.Forbes(福布斯,美国著名财经杂志)采访了他们.全国性电视节目也对他们进行了专访.早期的成功促成了事业起步时让人垂涎的指数级增长现象——他们的用户数量以每月加倍的速度增长.对他们而…

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的…

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 #-*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image class GetImageDate(object): def m(self): image = Image.open(u"C:\\a.png") text…

利用Python编写简单网络爬虫实例3 by:授客 QQ:1033553122 实验环境 python版本:3.3.5(2.7下报错 实验目的 获取目标网站“http://bbs.51testing.com/forum.php”中特定url,通过分析发现,目标url同其它url的关系如下   目标url存在子页面中的文章中,随机分布,我们要把它找出来 python脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from urllib.request…

利用Python编写简单网络爬虫实例2 by:授客 QQ:1033553122 实验环境 python版本:3.3.5(2.7下报错 实验目的 获取目标网站“http://www.51testing.com/html/index.html”中特定url,通过分析发现,目标url同其它url的关系如下   目标url存在子页面中的文章中,随机分布,我们要把它找出来 python脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from urllib.r…

利用python进行简单的图像处理:包括打开,显示以及保存图像 利用PIL处理 PIL(python image library) 是python用于图片处理的package.但目前这个package已经停止更新,因此使用Pillow,它由PIL发展而来. 首先要安装Pillow,运行如下命令: pip install Pillow 打开,显示以及保存图像: from PIL import Image img = Image.open('lena.png) #open the image img…

Python+selenium测试环境成功搭建,简单控制浏览器(firefox)接下来,继续学习其他浏览器上的测试环境搭建:学习Python语言,利用Python语言来写测试用例.加油!!!…

实验原因: 目前有一个医疗百科检索项目,该项目中对关键词进行检索后,返回的结果很多,可惜结果的排序很不好,影响用户体验.简单来说,搜索出来的所有符合疾病中,有可能是最不常见的疾病是排在第一个的,而最有可能的疾病可能需要翻很多页才能找到. 实验目的: 为了优化对搜索结果的排序,想到了利用百度搜索后有显示搜索到多少词条,利用这个词条数,可以有效的对疾病排名进行一个优化.从一方面看,某一个疾病在百度的搜索词条数目越多,表示这个词条的信息特别丰富,侧面反映了搜索这个词条的人特别多,从而可以推出这个疾病在…

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据…