python数据库连接池 import psycopg2 import psycopg2.pool dbpool=psycopg2.pool.PersistentConnectionPool(1,1,dbname=') conn=dbpool.getconn() cursor=conn.cursor() sqlstr="select name,type,state from wy" cursor.execute(sqlstr) rows=cursor.fetchall() for ro

想要模仿zabbix的oracle插件orabix来实现对db2的监控,但是Java能力有限,就用python来实现了.但是python常用的连接池PooledDB似乎并不支持db2,一直报这样的错误:"Database module is not thread-safe."所幸我只是用来做监控的,要求并不是很高,只要实现连接池的两个基本功能即可: 1.连接复用 2.连接检查,重连 #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- impo

1.DBUtils(pymysql数据连接池) import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB POOL = PooledDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxconnections=6, # 连接池允许的最大连接数,0和None表示不限制连接数 mincached=2, # 初始化时,链接池中至少创建的空闲的链接,0表示不创建 maxcached=5, # 链接池中最多闲置的链接,0和None不限制

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

一.python操作redis安装和支持存储类型 安装redis模块 pip3 install redis 二.Python操作Redis之普通连接 redis-py提供两个类Redis和StrictRedis用于实现Redis的命令,StrictRedis用于实现大部分官方的命令,并使用官方的语法和命令,Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis-py import redis r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379

0.目录 1.参考 2. pool_connections 默认值为10,一个站点主机host对应一个pool (4)分析 host A>>host B>>host A page2>>host A page3 限定只保留一个pool(host),根据TCP源端口可知,第四次get才能复用连接. 3. pool_maxsize 默认值为10,一个站点主机host对应一个pool, 该pool内根据多线程需求可保留到某一相同主机host的多条连接 (4)分析 多线程启动时到

python中实现mysql连接池 import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB MYSQL_HOST = 'localhost' USER = 'root' PASSWORD = 'root' DB = 'python3' PORT = 3306 pool = PooledDB(pymysql, 5, host=MYSQL_HOST, user=USER, passwd=PASSWORD, db=DB, port=PORT) # 5为

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

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

转自:https://blog.csdn.net/weixin_41287692/article/details/83413775 Python 编程中可以使用 PyMysql 进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作,但是每次连接 MySQL 数据库请求时,都是独立的去请求访问,相当浪费资源,而且访问数量达到一定数量时,对 mysql 的性能会产生较大的影响.因此,实际使用中,通常会使用数据库的连接池技术,来访问数据库达到资源复用的目的. 解决方案:DBUtils DBUtils 是一套

数据处理框架用到 mysql, 需要在多进程中的多线程中使用 mysql 的连接 使用到的模块: DBUtils 实现: 使用 DBUtils 中的 PooledDB 类来实现. 自己写一个类, 继承 PooledDB 类, 这样就能使用到 PooledDB 中的其它常用的方法. 使用单例模式, 确保整个应用服务中只有一个连接池对象. 使用: 可以定义全局变量初始化连接池对象, 在别的地方获取mysql连接使用. 连接池 demo: # coding: utf-8 import pymysql

简介 在软件开发中经常要管理各种“连接”资源,通常我们会使用对应的连接池来管理,比如mysql数据库连接可以用sqlalchemy中的池来管理,thrift连接可以通过thriftpool管理,redis-py中的StrictRedis实现本身就是基于连接池的,等等. 而今天介绍的socketpool是一个通用的python连接池库,通过它可以实现任意类型连接的管理,虽然不是很完美,但在一些找不到合适连接池实现.而又不想自己造轮子的时候使用起来会节省很多精力. 内部实现要点 这个类库的代码其实并

简介 在软件开发中经常要管理各种“连接”资源,通常我们会使用对应的连接池来管理,比如mysql数据库连接可以用sqlalchemy中的池来管理,thrift连接可以通过thriftpool管理,redis-py中的StrictRedis实现本身就是基于连接池的,等等. 而今天介绍的socketpool是一个通用的python连接池库,通过它可以实现任意类型连接的管理,虽然不是很完美,但在一些找不到合适连接池实现.而又不想自己造轮子的时候使用起来会节省很多精力. 内部实现要点 这个类库的代码其实并

python redis之连接池的原理 转载地址 什么是连接池 通常情况下, 当我们需要做redis操作时, 会创建一个连接, 并基于这个连接进行redis操作, 操作完成后, 释放连接, 一般情况下, 这是没问题的, 但当并发量比较高的时候, 频繁的连接创建和释放对性能会有较高的影响 于是, 连接池就发挥作用了 连接池的原理是, 通过预先创建多个连接, 当进行redis操作时, 直接获取已经创建的连接进行操作, 而且操作完成后, 不会释放, 用于后续的其他redis操作 这样就达到了避免频繁的

问题: 接到需求,告知项目的oracle连接次数过多,对系统造成太过大的负担,要求减少oracle数据库的连接次数 分析: 仔细分析代码以后,发现产生问题的原因,在于之前要求提升oracle监控的监控速度时,将oracle监控的脚本代码,拆分成了多个子进程.导致每次循环服务器都会产生子进程次数的数据库连接,产生了过多的不必要连接 解决方案: 讨论分析过后,决定更改代码的架构,用DBUtils的连接池功能+多线程(http://www.cnblogs.com/fnng/p/3670789.html

# -*- coding: utf-8 -*-from psycopg2.pool import ThreadedConnectionPool,SimpleConnectionPool,PersistentConnectionPool from constant import pg_name, pg_user, pg_pw, pg_host, pg_portfrom public import gen_sql # pgpool = ThreadedConnectionPool(1, 5, dbn

1.使用dbutils的PooledDB连接池,操作数据库. 这样就不需要每次执行sql后都关闭数据库连接,频繁的创建连接,消耗时间 2.如果是使用一个连接一直不关闭,多线程下,插入超长字符串到数据库,运行一段时间后很容易出现OperationalError: (2006, ‘MySQL server has gone away’)这个错误. 使用PooledDB解决. # coding=utf-8 """ 使用DBUtils数据库连接池中的连接,操作数据库 Operatio

# coding:utf-8 import threading import pymysql from DBUtils.PooledDB import PooledDB from app.common.file_config import get_config class DbPool(object): _instance_lock = threading.Lock() def __init__(self): if not hasattr(DbPool, "pool"): DbPool

在每次使用redis都进行连接的话会拉低redis的效率,都知道redis是基于内存的数据库,效率贼高,所以每次进行连接比真正使用消耗的资源和时间还多.所以为了节省资源,减少多次连接损耗,连接池的作用相当于缓存了多个客户端与redis服务端的连接,当有新的客户端来进行连接时,此时,只需要去连接池获取一个连接即可,实际上连接池就是把一个连接共享给多个客户端,可以说是广播,要用的话就去接收. #-*-coding:utf-8-*- import redis # 连接池连接使用,节省了每次连接用的时间

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

# -*- encoding:utf-8 -*- # import pymysql # # conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, user="py",passwd="", db="codeline",client_flag=5) # #conn2 = pymysql.connect(host="127.0.0.1", port=3306, u