Ⅰ python怎麼創建資料庫連接池
不用連接池的MySQL連接方法
import MySQLdb
conn= MySQLdb.connect(host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306)
cur=conn.cursor()
SQL="select * from table1"
r=cur.execute(SQL)
r=cur.fetchall()
cur.close()
conn.close()
用連接池後的連接方法
import MySQLdb
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
pool = PooledDB(MySQLdb,5,host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306) #5為連接池裡的最少連接數
Ⅱ 誰能幫忙解釋一下python內存池
內存池的概念就是預先在內存中申請一定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，劉先從內存池中分配給這個需求，不夠了之後再申請新的內存。
另附python內存管理機制，引用計數，垃圾回收，內存池機制。
Ⅲ python 爬蟲 ip池怎麼做
無論是爬取IP，都能在本地設計動態代理IP池。這樣既方便使用，又可以提升工作效率。那麼怎麼在本地設計一個代理IP池呢？IPIDEA為大家簡述本地代理IP池的設計和日常維護。
代理IP獲取介面，如果是普通代理IP，使用ProxyGetter介面，從代理源網站抓取最新代理IP；如果是需耗費代理IP，一般都有提供獲取IP的API，會有一定的限制，比如每次提取多少個，提取間隔多少秒。
代理IP資料庫，用以存放在動態VPS上獲取到的代理IP，建議選擇SSDB。SSDB的性能很突出，與Redis基本相當了，Redis是內存型，容量問題是弱項，並且內存成本太高，SSDB針對這個弱點，使用硬碟存儲，使用Google高性能的存儲引擎LevelDB，適合大數據量處理並把性能優化到Redis級別。
代理IP檢驗計劃，代理IP具備時效性，過有效期就會失效，因此 需要去檢驗有效性。設置一個定時檢驗計劃，檢驗代理IP有效性，刪除無效IP、高延時IP，同時預警，當IP池裡的IP少於某個閾值時，根據代理IP獲取介面獲取新的IP。
代理IP池外部介面除代理撥號伺服器獲取的代理IP池，還需要設計一個外部介面，通過這個介面調用IP池裡的IP給爬蟲使用。代理IP池功能比較簡單，使用Flask就可以搞定。功能可以是給爬蟲提供get/delete/refresh等介面，方便爬蟲直接使用。
Ⅳ python如何實現線程池
#這個類是線程類，用來在主程序中調用生成一個線程。其實線程池就是線程的集合地，
#能夠解決有效統一的管理線程，基本就達到了線程池的目的；
#這一段代碼是我的爬蟲程序中的一部分，希望對你有用。
classSpider(Thread):
def__init__(self,todo_list):
super().__init__()
self.setDaemon(True)
self.todo_list=todo_list
self.stat=IDLE
defis_idle(self):
returnself.stat==IDLE
defrun(self):
whileTrue:
url=self.todo_list.get()
#開始線程工作
#這個函數就是主函數了，
defmain(max_threads):
########這里和上一個函數就是核心代碼了。
#創建N個線程，並啟動
print('Spawnspiders')
spiders=[Spider(todo_list)foriinrange(max_threads)]
forspdinspiders:
spd.start()
#python主運行代碼：
if__name__=='__main__':
main(max_threads)
只能給你這么多解釋了，如果想弄懂，還是要去看看基礎知識的。
另外可以查一下有沒有封裝好的三方庫。
Ⅳ 在Python資料庫連接池中如何創建請求連接的方案
通過以下的內容你就可以輕松的運用Python資料庫連接池的相關步驟，希望下面的文章會對你有所收獲。 請求連接： 1. db＝pool．connection（）2. 你可以使用這些連接有如原始的DB－API 2一樣。而實際使用的是``SteadyDB``版本的強硬連接。請注意連接可以與其他線程共享，只要你設置 maxshared 參數為非零，並且DB－API 2模塊也允許。如果你想要使用專用連接則使用： 1. db＝pool．connection（0）2. 如果你不再需要這個連接了，則可以返回給連接池使用 db．close（）。你也可以使用相同的方法獲取另一個連接。警告：在一個多線程環境，不要使用下面的方法： 1. pool．connection（）．cursor（）．execute（．．．）2. 3. db＝pool．connection（）4. 5. cur＝db．cursor（）6. 7. cur．execute（．．．）8. 9. res＝cur．fetchone（）10. 11. cur．close（） # or del cur12. 13. db．close（） # or del db14. 示例 [方便你將來直接使用] 使用PersistentDB 模塊 1. import threading，time，datetime2. 3. import MySQLdb4. 5. import DBUtils．PersistentDB6. 7. persist＝DBUtils．PersistentDB．PersistentDB（MySQLdb，100，host＝'localhost'，user＝'root'，passwd＝'321'，db＝'test'，charset＝'utf8'）8. 9. conn＝persist．connection（）10. 11. cursor＝conn．cursor（）12. 13. cursor．execute（"insert into me values（1，'22222'）"）14. 15. conn．commit（）16. 17. conn．close（）18. 通過以上的內容你就可以得到資料庫連接了！
Ⅵ Python中的線程池是什麼
多線程的做法是，可以同時創建多個線程放入等待執行的序列中。某個線程執行完畢就將它從序列中移除並銷毀。不然的話，即時創建，然後就一定要等到它銷毀，那這不是多線程，這是單線程.
進程中根據需要，為一些需要慢資源、竟爭性資源的任務創建線程，排除等候執行。
線程需要等待分配，如果短時間建立了多個線程，哪個線程先開始執行，由調度程序決定；
...調度>>>執行>>>循環
當線程執行完畢，銷毀線程。
比如說，下載圖片：我有一個列表,記錄了要下載的300張圖片的URL。每個圖片的來源可能是不同網站(伺服器)。那麼，主循環里只需要創建300個【下載】線程。每個線程負責一個URL的下載任務。
然後，調序程序開始調度:線程1有數據過來了，分配時間片給線程1處理這段數據...線程n執行完畢,銷毀線程n...線程1又有數據過來了，分配時間片給線程1處理這段數據......銷毀線程n,沒有等待中的線程,調度暫停。
於是，所有的圖片下載完了。
這個過程與單線程的不同是，在多線程中，最開始同一時間有300個請求在等待若干個伺服器返回數據，而單線程則總是只有一個請求在等待伺服器返回數據或者正在處理數據，另外299個請求根本不存在。
這才是多線程與單線程最主要的差別:在等待某個資源的時候，把其它資源給別的線程去使用。