Ⅰ python怎么创建数据库连接池
不用连接池的MySQL连接方法
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()
用连接池后的连接方法
import MySQLdb
from DBUtils.PooledDB import PooledDB
pool = PooledDB(MySQLdb,5,host='localhost',user='root',passwd='pwd',db='myDB',port=3306) #5为连接池里的最少连接数
Ⅱ 谁能帮忙解释一下python内存池
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，刘先从内存池中分配给这个需求，不够了之后再申请新的内存。
另附python内存管理机制，引用计数，垃圾回收，内存池机制。
Ⅲ python 爬虫 ip池怎么做
无论是爬取IP，都能在本地设计动态代理IP池。这样既方便使用，又可以提升工作效率。那么怎么在本地设计一个代理IP池呢？IPIDEA为大家简述本地代理IP池的设计和日常维护。
代理IP获取接口，如果是普通代理IP，使用ProxyGetter接口，从代理源网站抓取最新代理IP；如果是需耗费代理IP，一般都有提供获取IP的API，会有一定的限制，比如每次提取多少个，提取间隔多少秒。
代理IP数据库，用以存放在动态VPS上获取到的代理IP，建议选择SSDB。SSDB的性能很突出，与Redis基本相当了，Redis是内存型，容量问题是弱项，并且内存成本太高，SSDB针对这个弱点，使用硬盘存储，使用Google高性能的存储引擎LevelDB，适合大数据量处理并把性能优化到Redis级别。
代理IP检验计划，代理IP具备时效性，过有效期就会失效，因此 需要去检验有效性。设置一个定时检验计划，检验代理IP有效性，删除无效IP、高延时IP，同时预警，当IP池里的IP少于某个阈值时，根据代理IP获取接口获取新的IP。
代理IP池外部接口除代理拨号服务器获取的代理IP池，还需要设计一个外部接口，通过这个接口调用IP池里的IP给爬虫使用。代理IP池功能比较简单，使用Flask就可以搞定。功能可以是给爬虫提供get/delete/refresh等接口，方便爬虫直接使用。
Ⅳ python如何实现线程池
#这个类是线程类，用来在主程序中调用生成一个线程。其实线程池就是线程的集合地，
#能够解决有效统一的管理线程，基本就达到了线程池的目的；
#这一段代码是我的爬虫程序中的一部分，希望对你有用。
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()
#开始线程工作
#这个函数就是主函数了，
defmain(max_threads):
########这里和上一个函数就是核心代码了。
#创建N个线程，并启动
print('Spawnspiders')
spiders=[Spider(todo_list)foriinrange(max_threads)]
forspdinspiders:
spd.start()
#python主运行代码：
if__name__=='__main__':
main(max_threads)
只能给你这么多解释了，如果想弄懂，还是要去看看基础知识的。
另外可以查一下有没有封装好的三方库。
Ⅳ 在Python数据库连接池中如何创建请求连接的方案
通过以下的内容你就可以轻松的运用Python数据库连接池的相关步骤，希望下面的文章会对你有所收获。 请求连接： 1. db＝pool．connection（）2. 你可以使用这些连接有如原始的DB－API 2一样。而实际使用的是``SteadyDB``版本的强硬连接。请注意连接可以与其他线程共享，只要你设置 maxshared 参数为非零，并且DB－API 2模块也允许。如果你想要使用专用连接则使用： 1. db＝pool．connection（0）2. 如果你不再需要这个连接了，则可以返回给连接池使用 db．close（）。你也可以使用相同的方法获取另一个连接。警告：在一个多线程环境，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 [方便你将来直接使用] 使用PersistentDB 模块 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. 通过以上的内容你就可以得到数据库连接了！
Ⅵ Python中的线程池是什么
多线程的做法是，可以同时创建多个线程放入等待执行的序列中。某个线程执行完毕就将它从序列中移除并销毁。不然的话，即时创建，然后就一定要等到它销毁，那这不是多线程，这是单线程.
进程中根据需要，为一些需要慢资源、竟争性资源的任务创建线程，排除等候执行。
线程需要等待分配，如果短时间建立了多个线程，哪个线程先开始执行，由调度程序决定；
...调度>>>执行>>>循环
当线程执行完毕，销毁线程。
比如说，下载图片：我有一个列表,记录了要下载的300张图片的URL。每个图片的来源可能是不同网站(服务器)。那么，主循环里只需要创建300个【下载】线程。每个线程负责一个URL的下载任务。
然后，调序程序开始调度:线程1有数据过来了，分配时间片给线程1处理这段数据...线程n执行完毕,销毁线程n...线程1又有数据过来了，分配时间片给线程1处理这段数据......销毁线程n,没有等待中的线程,调度暂停。
于是，所有的图片下载完了。
这个过程与单线程的不同是，在多线程中，最开始同一时间有300个请求在等待若干个服务器返回数据，而单线程则总是只有一个请求在等待服务器返回数据或者正在处理数据，另外299个请求根本不存在。
这才是多线程与单线程最主要的差别:在等待某个资源的时候，把其它资源给别的线程去使用。