# -*- 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

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

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

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

话不多说,直接撸代码 # coding=utf-8 from DBUtils.PooledDB import PooledDB import pymysql as mysql import traceback import logging import logging.handlers class DB(object): def __init__(self): self.host = db_host self.name = db_name self.user = db_user self.pas

数据库连接池的作用: 数据库连接池负责分配.管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是再重新建立一个:释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏.这项技术能明显提高对数据库操作的性能. Python 创建.使用mysql连接池 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # @Time : 2017/11/22 20:35 # @Author : lijunjiang #

一.DBUtils DBUtils 是一套允许线程化 Python 程序可以安全和有效的访问数据库的模块,DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 操作数据库模板: import datetime import sys import os import configparser import logging import psycopg2 from DBUtils.

创建新的PostgreSQL连接可以是一个昂贵的操作.这个模块提供了一些纯Python类直接在客户端应用程序实现简单的连接池.      class psycopg2.pool.AbstractConnectionPool(minconn, maxconn, *args, **kwargs) 基类实现通用的基于密钥池代码. 自动创建新的minconn连接.池将支持的最大maxconn连接.* args,* * kwargs传递到connect()函数. 以下预计将由子类实现方法: getconn

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

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