避开死锁 代码程序中,尽量要避免死锁的产生,下面分析常见的线程锁使用方式 :注:只有同一把锁才会产生互斥 1.常见的死锁方式(加锁时程序报错,锁未释放): import time import threading class Lock(): def __init__(self): self.mutex = threading.Lock() def error(self): try: self.mutex.acquire() a = '1' b = 2 print(a+b) self.mutex.

python打印表格式数据,留出正确的空格,格式化打出 代码如下: def printPicnic(itemsDict,leftWidth,rightWidth): print('PICNIC ITEMS'.center(leftWidth + rightWidth,'-')) for k,v in itemsDict.items(): print(k.ljust(leftWidth,'.')+str(v).rjust(rightWidth))picnicItems = {'sandwitche

背景:有一次定位问题发现,在同一个session连接中对MYSQL部分表加锁,导致其它未加锁的表不能访问. 用Spring管理MYSQL数据连接,在多线程访问数据库的情况下容易出问题.一个线程中对部分表加锁了,尚未释放.其它线程访问同一数据库中其它未加锁的表,也会访问失败. 测试了一把: 步骤一.使用Navicat连接MYSQL数据库.编写如下4句SQL. LOCK TABLES tbl_A WRITE; LOCK TABLES tbl_B WRITE; DELETE FROM tbl_B; U

Python进阶----表与表之间的关系(一对一,一对多,多对多),增删改查操作,单表查询,多表查询 一丶表与表之间的关系 背景: ​ ​ ​  ​ ​ 由于如果只使用一张表存储所有的数据,就会操作数据冗余,也会操作数据库查询效率低下等问题,所以会把一张表分成多个表. 但是表与表之间的关系就需要被,否则在创建数据库表时,思维混乱,导致项目崩溃. 表与表之间存在三种关系:  ​ ​  ​ ​ 1.一对一  ​ ​  ​ ​ 2.一对多  ​ ​  ​ ​ 3.多对多 如何找出表与表之间关系: 分析

python打印表格式数据,留出正确的空格,格式化打出 代码如下: def printPicnic(itemsDict,leftWidth,rightWidth): print('PICNIC ITEMS'.center(leftWidth + rightWidth,'-')) for k,v in itemsDict.items(): print(k.ljust(leftWidth,'.')+str(v).rjust(rightWidth)) picnicItems = {'sandwitch

所指定的表级锁定提示有如下几种: 1． HOLDLOCK: 在该表上保持共享锁,直到整个事务结束,而不是在语句执行完立即释放所添加的锁. 2． NOLOCK:不添加共享锁和排它锁,当这个选项生效后,可能读到未提交读的数据或“脏数据”,这个选项仅仅应用于SELECT语句. 3． PAGLOCK:指定添加页锁(否则通常可能添加表锁). 4． READCOMMITTED用与运行在提交读隔离级别的事务相同的锁语义执行扫描.默认情况下,SQL Server 2000 在此隔离级别上操作.. 5． READ

最近德甲英超西甲各大联赛重燃战火,想起之前写过的一段生成赛程表的代码,用python来写这类东西太舒服了. 这个算法叫做蛇环算法. 即,把所有球队排成一个环形(2列),左边对阵右边,第一支队伍不动,其他队伍顺时针循环,这样就肯定不重复了. 为了方便说明,假设有8支球队a到h.像下面那样按环形排好. a h |   | b g |   | c  f |   | d-e 这样,第1轮的对阵就是,(a,h)(b,g)(c,f)(d,e). 下一轮的时候,第一支球队a不动,其它球队像齿轮一样顺时针走一格

1. 线性表简介 线性表是一种线性结构,它是由零个或多个数据元素构成的有限序列.线性表的特征是在一个序列中,除了头尾元素,每个元素都有且只有一个直接前驱,有且只有一个直接后继,而序列头元素没有直接前驱,序列尾元素没有直接后继. 数据结构中常见的线性结构有数组.单链表.双链表.循环链表等.线性表中的元素为某种相同的抽象数据类型.可以是C语言的内置类型或结构体,也可以是C++自定义类型. 2. 数组 数组在实际的物理内存上也是连续存储的,数组有上界和下界.C语言中定义一个数组: 数组下标是从0开始的

今天安装Python的模块时,安装失败,提示信息:Python version 2.7 required, which was not found in the registry. 原因在于Python在注册表中没有注册信息,需要手动添加: # # script to register Python 2.0 or later for use with win32all # and other extensions that require Python registry settings # #

功能: 1.Python 脚本将mysql表数据转换成json格式 2.Python 脚本将json数据转成SQL插入数据库 表数据: SQL查询:SELECT id,NAME,LOCAL,mobile,CreateTime FROM db1.s1; 第一部分:SQL数据--->json数据 --------脚本内容-------sqltojson.py------------------- #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf8 -*- import My

Flask-WTF扩展可以把处理web表单的过程变成一种愉悦的体验. 一.跨站请求伪造保护 默认情况下,Flask-WTF能够保护所有表单免受跨站请求伪造的攻击.恶意网站把请求发送到被攻击者已登录的网站时就会引起CSRF攻击. 为了实现CSRF保护,Flask-WTF需要程序设置一个密钥.Flask-WTF使用这个密钥生成加密令牌,再用令牌验证请求中表单数据的真伪.设置密钥的方法如下所示: app = Flask(__name__) app.config['SECRET_KEY']='hard

orm英文全称object relational mapping,就是对象映射关系程序,简单来说我们类似python这种面向对象的程序来说一切皆对象,但是我们使用的数据库却都是关系型的,为了保证一致的使用习惯,通过orm将编程语言的对象模型和数据库的关系模型建立映射关系,这样我们在使用编程语言对数据库进行操作的时候可以直接使用编程语言的对象模型进行操作就可以了,而不用直接使用sql语言 重要的内容链接地址:http://blog.csdn.net/haskei/article/details/5

(ENV)carlo@ubuntu:~/flasky$ python hello.py shell >>> from hello import db>>> db.drop_all()>>> db.create_all()

单个表锁定: 格式: LOCK TABLES tbl_name {READ | WRITE},[ tbl_name {READ | WRITE},……] 例子: lock tables db_a.tbl_aaa read;  // 锁定了db_a库中的tbl_aaa表 解锁: unlock tables; 全局表锁定: 命令: FLUSH TABLES WITH READ LOCK;  // 所有库所有表都被锁定只读 解锁: unlock tables; 注意:以上两个锁表语句在执行的时候都需要

merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,语法如下: 1 2 3 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None,       left_index=False, right_index=False, sort=True,       suffix

table表单,HTML中的特征 标识性标签:table.tr.th.td 定位使用Xpath定位 点击表格中的元素即可

1.多表单切换 在Web应用中经常会遇到frame/iframe表单嵌套页面的应用,WebDriver只能在一个页面上对元素识别与定位,对于frame/iframe表单内嵌页面上的元素无法直接定位.这时就需要通过switch_to.frame()方法将当前定位的主体切换为frame/iframe表单的内嵌页面中 126邮箱登录框的结构大概是这样子的,想要操作登录框必须要先切换到iframe表单. switch_to.frame() 默认可以直接取表单的id 或name属性.如果iframe没有可

Python格式验证库 Cerberus 作者 MrStranger 关注 2016.08.02 14:44 字数 2140 阅读 79评论 0喜欢 1 Cerberus是一个验证Python对象.MongoDB格式的库, 安装(稳定版本) http://docs.python-cerberus.org/en/stable/install.html pip install cerberus 基本用法 1⃣️定义基本格式2⃣️生成Validator类的实例v3⃣️定义要验证的dictionary(

merage# pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法<Strong>merage</Strong>,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,语法如下: merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), c

每次用完ss客户端,浏览器代理都不会改回来,不想手动改,只能用python脚本处理了. import winreg def disableProxy(): proxy = "" xpath = "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Settings" try: key = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER, xpath, 0, winreg.KEY_WRI

1.用list就可以像修改列表那样修改字符串了 >>> list('Hello') ['H', 'e', 'l', 'l', 'o'] 可将任何序列作为list的参数   2.列表的基本操作 给元素赋值 >>> x = [1, 1, 1] >>> x[1] = 2 >>> x [1, 2, 1] 删除元素 >>> names = ['Alice', 'Beth', 'Cecil', 'Dee-Dee', 'Earl'