记得要持续父类的,的两种办法

小知识:

本篇导航:

一、子类承接父类的三种艺术

class Dog(Animal): #子类  派生类
    def __init__(self,name,breed, life_value,aggr):
        # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传
        super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字  ,都不用传self了,在新式类里的
        # super(Dog,self).__init__(name,life_value,aggr)  #上面super是简写
        self.breed = breed
    def bite(self,person):   #狗的派生方法
        person.life_value -= self.aggr
    def eat(self):  #父类方法的重写
        super().eat()
        print('dog is eating')

 

贰、对象通过索引设置值的三种艺术

面向对象部分知识点解析

方式一:重写__setitem__方法

一、子类承袭父类__init__的二种方法

class Foo(object):
    def __setitem__(self, key, value):
        print(key,value)

obj = Foo()
obj["xxx"] = 123   #给对象赋值就会去执行__setitem__方法

图片 1图片 2

方式二:继承dict

class Dog(Animal): #子类  派生类
    def __init__(self,name,breed, life_value,aggr):
        # Animal.__init__(self,name,breed, life_value,aggr)#让子类执行父类的方法 就是父类名.方法名(参数),连self都得传
        super().__init__(name,life_value,aggr) #super关键字  ,都不用传self了,在新式类里的
        # super(Dog,self).__init__(name,life_value,aggr)  #上面super是简写
        self.breed = breed
    def bite(self,person):   #狗的派生方法
        person.life_value -= self.aggr
    def eat(self):  #父类方法的重写
        super().eat()
        print('dog is eating')
class Foo(dict):
    pass

obj = Foo()
obj["xxx"] = 123
print(obj)

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方式三:继承dict,重写__init__办法的时候,记得要接二连三父类的__init__方法

2、对象通过索引设置值的二种办法

class Foo(dict):
    def __init__(self,val):
        # dict.__init__(self, val)#继承父类方式一
        # super().__init__(val)  #继承父类方式二
        super(Foo,self).__init__(val)#继承父类方式三
obj = Foo({"xxx":123})
print(obj)

图片 3图片 4

小结:假设越过obj[“xxx”] = xx 
, 

class Foo(object):
    def __setitem__(self, key, value):
        print(key,value)

obj = Foo()
obj["xxx"] = 123   #给对象赋值就会去执行__setitem__方法
- 重写了__setitem__方法
- 继承dict

重写__setitem__方法

3、测试__name__方法

图片 5图片 6

示例:

class Foo(dict):
    pass

obj = Foo()
obj["xxx"] = 123
print(obj)
app1中:
    import app2
    print('app1', __name__)


app2中:
    print('app2', __name__)

继承dict

近来app一是主程序,运营结果截图

图片 7图片 8

图片 9

class Foo(dict):
    def __init__(self,val):
        # dict.__init__(self, val)#继承父类方式一
        # super().__init__(val)  #继承父类方式二
        super(Foo,self).__init__(val)#继承父类方式三
obj = Foo({"xxx":123})
print(obj)

计算:倘若是在大团结的模块中运作,__name__就是__main__,就算是从别的文件中程导弹入进来的,就不是__name__了

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1、设置配置文件的二种方法

总括:假如超过obj[“xxx”] = xx 
, 

==========方式一:============
 app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning'  #这种方式要把所有的配置都放在一个文件夹里面,看起来会比较乱,所以选择下面的方式
==========方式二:==============
app.config.from_pyfile('settings.py')  #找到配置文件路径,创建一个模块,打开文件,并获取所有的内容,再将配置文件中的所有值,都封装到上一步创建的配置文件模板中

print(app.config.get("CCC"))

=========方式三:对象的方式============
 import os 
 os.environ['FLAKS-SETTINGS'] = 'settings.py'
 app.config.from_envvar('FLAKS-SETTINGS') 

===============方式四(推荐):字符串的方式,方便操作,不用去改配置,直接改变字符串就行了 ==============
app.config.from_object('settings.DevConfig')

----------settings.DevConfig----------

from app import app
class BaseConfig(object):
    NNN = 123  #注意是大写
    SESSION_COOKIE_NAME = "session_sss"

class TestConfig(BaseConfig):
    DB = "127.0.0.1"

class DevConfig(BaseConfig):
    DB = "52.5.7.5"

class ProConfig(BaseConfig):
    DB = "55.4.22.4"
- 重写了__setitem__方法
- 继承dict

要想在视图函数中获取配置文件的值,都以经过app.config来拿。可是只要视图函数和Flask创造的目的app不在2个模块。就得

3、测试__name__方法

导入来拿。能够不要导入,。间接导入四个current_app,那个就是眼前的app对象,用current_app.config就能查看到了如今app的具备的布局文件

示例:

from flask import Flask,current_app

图片 10图片 11

 

app1中:
    import app2
    print('app1', __name__)


app2中:
    print('app2', __name__)
@app.route('/index',methods=["GET","POST"])
def index():
    print(current_app.config)   #当前的app的所有配置
    session["xx"] = "fdvbn"
    return "index"

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Code

 

现今app一是主程序,运维结果截图

二、蓝图(flask中多py文件拆分都要用到蓝图)

图片 12

一旦代码分外多,要举行分类。不相同的作用放在分歧的文件,吧相关的视图函数也放进去。蓝图相当于对flask的目录结构实行抽成(应用于小,中型的程序),

总括:如若是在协调的模块中运作,__name__就是__main__,假使是从别的文件中程导弹入进来的,就不是__name__了

小中型:

4、设置配置文件的两种办法

图片 13

图片 14图片 15

图片 16

==========方式一:============
 app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning'  #这种方式要把所有的配置都放在一个文件夹里面,看起来会比较乱,所以选择下面的方式
==========方式二:==============
app.config.from_pyfile('settings.py')  #找到配置文件路径,创建一个模块,打开文件,并获取所有的内容,再将配置文件中的所有值,都封装到上一步创建的配置文件模板中

print(app.config.get("CCC"))
=========方式三:对象的方式============
 import os 
 os.environ['FLAKS-SETTINGS'] = 'settings.py'
 app.config.from_envvar('FLAKS-SETTINGS') 

===============方式四(推荐):字符串的方式,方便操作,不用去改配置,直接改变字符串就行了 ==============
app.config.from_object('settings.DevConfig')


----------settings.DevConfig----------
from app import app
class BaseConfig(object):
    NNN = 123  #注意是大写
    SESSION_COOKIE_NAME = "session_sss"

class TestConfig(BaseConfig):
    DB = "127.0.0.1"

class DevConfig(BaseConfig):
    DB = "52.5.7.5"

class ProConfig(BaseConfig):
    DB = "55.4.22.4"

manage.py

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Code

import fcrm
if __name__ == '__main__':
    fcrm.app.run()

要想在视图函数中获得配置文件的值,都以因此app.config来拿。可是只要视图函数和Flask创制的对象app不在三个模块。就得

__init__.py(只要一导入fcrm就会进行__init__.py文件)

导入来拿。能够毫不导入,。直接导入2个current_app,这几个就是时下的app对象,用current_app.config就能查看到了方今app的具有的布局文件

from flask import Flask
#导入accout 和order
from fcrm.views import accout
from fcrm.views import order
app = Flask(__name__)
print(app.root_path)  #根目录

app.register_blueprint(accout.accout)  #吧蓝图注册到app里面,accout.accout是创建的蓝图对象
app.register_blueprint(order.order)
from flask import Flask,current_app

accout.py

图片 17图片 18

from flask import  Blueprint,render_template
accout = Blueprint("accout",__name__)

@accout.route('/accout')
def xx():
    return "accout"

@accout.route("/login")
def login():
    return render_template("login.html")
@app.route('/index',methods=["GET","POST"])
def index():
    print(current_app.config)   #当前的app的所有配置
    session["xx"] = "fdvbn"
    return "index"

order.py

View
Code

from flask import Blueprint
order = Blueprint("order",__name__)

@order.route('/order')
def register():   #注意视图函数的名字不能和蓝图对象的名字一样
    return "order

行使蓝图时索要留意的

 

图片 19

一、数据库连接池

大型:

一、flask中是未曾O途锐M的,如若在flask里面连接数据库有二种艺术

 图片 20

1)pymysql:本人手动连接数据库用原来的sql语句

图片 21

二)SQLAlchemy:SQLAlchemy 是python
操作数据库的3个库。能够实行 orm 映射官方文书档案 sqlchemy
SQLAlchemy“采纳轻易的Python语言,为高速和高品质的数据库访问安排,完结了整机的公司级持久模型”。SQLAlchemy的见解是,SQL数据库的量级和质量首要于对象集合;而目的集合的抽象又珍视于表和行。(和django的O哈弗M类似)

图片 22

二、链接池原理

三、数据库连接池

- BDUtils数据库链接池  
    - 模式一:基于threaing.local实现为每一个线程创建一个连接,关闭是
                  伪关闭,当前线程可以重复
    - 模式二:连接池原理
        - 可以设置连接池中最大连接数    9
        - 默认启动时,连接池中创建连接  5

        - 如果有三个线程来数据库中获取连接:
            - 如果三个同时来的,一人给一个链接
            - 如果一个一个来,有时间间隔,用一个链接就可以为三个线程提供服务
            - 说不准
                有可能:1个链接就可以为三个线程提供服务
                有可能:2个链接就可以为三个线程提供服务
                有可能:3个链接就可以为三个线程提供服务
        PS、:maxshared在使用pymysql中均无用。链接数据库的模块:只有threadsafety>1的时候才有用

flask中是不曾O中华VM的,假如在flask里面连接数据库有二种形式

2、使用pymysql

一:pymysql
二:SQLAlchemy
        是python 操作数据库的一个库。能够进行 orm 映射官方文档 sqlchemy
        SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是,SQL数据库的量级和性能重要于对象集合;而对象集合的抽象又重要于表和行。

为啥要利用数据库连接池呢?不用连接池有哪些不佳的地点吗?

 链接池原理

一)每趟操作都要链接数据库,链接次数过多

    - BDUtils数据库链接池  
                - 模式一:基于threaing.local实现为每一个线程创建一个连接,关闭是
                  伪关闭,当前线程可以重复
                - 模式二:连接池原理
                        - 可以设置连接池中最大连接数    9
                        - 默认启动时,连接池中创建连接  5

                        - 如果有三个线程来数据库中获取连接:
                            - 如果三个同时来的,一人给一个链接
                            - 如果一个一个来,有时间间隔,用一个链接就可以为三个线程提供服务
                                - 说不准
                                    有可能:1个链接就可以为三个线程提供服务
                                    有可能:2个链接就可以为三个线程提供服务
                                    有可能:3个链接就可以为三个线程提供服务
                         PS、:maxshared在使用pymysql中均无用。链接数据库的模块:只有threadsafety>1的时候才有用

图片 23图片 24

 

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
from  flask import Flask

app = Flask(__name__)

# 方式一:这种方式每次请求,反复创建数据库链接,多次链接数据库会非常耗时
#        解决办法:放在全局,单例模式
@app.route('/index')
def index():
    # 链接数据库
    conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])
    result = cursor.fetchall()  # 获取数据
    cursor.close()
    conn.close()  # 关闭链接
    print(result)
    return  "执行成功"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

那正是说大家用pymysql来做。

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Code

为何要使用数据库连接池呢?不用连接池有怎么样倒霉的地点啊?

贰)不援助并发

方法壹、每一趟操作都要链接数据库,链接次数过多

图片 25图片 26

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
from  flask import Flask

app = Flask(__name__)

# 方式一:这种方式每次请求,反复创建数据库链接,多次链接数据库会非常耗时
#        解决办法:放在全局,单例模式
@app.route('/index')
def index():
    # 链接数据库
    conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])
    result = cursor.fetchall()  # 获取数据
    cursor.close()
    conn.close()  # 关闭链接
    print(result)
    return  "执行成功"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
import pymysql
from  flask import Flask
from threading import RLock

app = Flask(__name__)
CONN = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8')
# 方式二:放在全局,如果是单线程,这样就可以,但是如果是多线程,就得加把锁。这样就成串行的了
#        不支持并发,也不好。所有我们选择用数据库连接池
@app.route('/index')
def index():
    with RLock:
        cursor = CONN.cursor()
        cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])
        result = cursor.fetchall()  # 获取数据
        cursor.close()
        print(result)
        return  "执行成功"
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

措施二、不扶助并发

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Code

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
from  flask import Flask
from threading import RLock

app = Flask(__name__)
CONN = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user='root',password='123', database='pooldb',charset='utf8')
# 方式二:放在全局,如果是单线程,这样就可以,但是如果是多线程,就得加把锁。这样就成串行的了
#        不支持并发,也不好。所有我们选择用数据库连接池
@app.route('/index')
def index():
    with RLock:
        cursor = CONN.cursor()
        cursor.execute("select * from td where id=%s", [5, ])
        result = cursor.fetchall()  # 获取数据
        cursor.close()
        print(result)
        return  "执行成功"
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

3、使用连接池

 

由于地点两种方案都不周详,所以得把办法1和措施贰联袂一下(既让收缩链接次数,也能支撑并发)

措施三:由于地点三种方案都不周全,所以得把措施一和方式2共同一下(既让减弱链接次数,也能援助并发)全数了艺术3,供给

导入二个DButils模块

导入三个DButils模块

基于DButils完毕的数据库连接池有二种格局

遵照DButils完毕的数据库连接池有三种形式:

一)为每一个线程创设二个链接(是依照本地线程来达成的。thread.local),各种线程独立使用自个儿的数据库链接,该线程关闭不是确实的关闭,本线程再度调用时,依然采纳的最开首创办的链接,直到线程终止,数据库链接才关闭

形式一:为每2个线程创设一个链接(是依照本地线程来兑现的。thread.local),每一个线程独立行使自个儿的数据库链接,该线程关闭不是实在的破产,本线程再度调用时,照旧利用的最先河创制的链接,直到线程终止,数据库链接才关闭

 

注: 方式1:即使线程相比较多依然会创制繁多连续,格局2更常用 

图片 27图片 28

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql
POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
    closeable=False,
    # 如果为False时, conn.close() 实际上被忽略,供下次使用,再线程关闭时,才会自动关闭链接。如果为True时, conn.close()则关闭链接,那么再次调用pool.connection时就会报错,因为已经真的关闭了连接(pool.steady_connection()可以获取一个新的链接)
    threadlocal=None,  # 本线程独享值得对象,用于保存链接对象,如果链接对象被重置
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)

@app.route('/func')
def func():

  conn = POOL.connection()
  cursor = conn.cursor()
  cursor.execute('select * from tb1')
  result = cursor.fetchall()
  cursor.close()
  conn.close() # 不是真的关闭,而是假的关闭。 conn = pymysql.connect()   conn.close()

  conn = POOL.connection()
  cursor = conn.cursor()
  cursor.execute('select * from tb1')
  result = cursor.fetchall()
  cursor.close()
  conn.close()

if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
from DBUtils.PersistentDB import PersistentDB
import pymysql
POOL = PersistentDB(
    creator=pymysql,  # 使用链接数据库的模块
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
    closeable=False,
    # 如果为False时, conn.close() 实际上被忽略,供下次使用,再线程关闭时,才会自动关闭链接。如果为True时, conn.close()则关闭链接,那么再次调用pool.connection时就会报错,因为已经真的关闭了连接(pool.steady_connection()可以获取一个新的链接)
    threadlocal=None,  # 本线程独享值得对象,用于保存链接对象,如果链接对象被重置
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)

@app.route('/func')
def func():
  conn = POOL.connection()
  cursor = conn.cursor()
  cursor.execute('select * from tb1')
  result = cursor.fetchall()
  cursor.close()
  conn.close() # 不是真的关闭,而是假的关闭。 conn = pymysql.connect()   conn.close()

  conn = POOL.connection()
  cursor = conn.cursor()
  cursor.execute('select * from tb1')
  result = cursor.fetchall()
  cursor.close()
  conn.close()
if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

方式贰:创造1个链接池,为富有线程提供连接,使用时来进展获取,使用完成后在放回到连接池。

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Code

    PS:要是最大链接数有十一个,其实也正是三个列表,当您pop一个,人家会在append贰个,链接池的有所的链接都是依据相排版队的那样的办法来链接的。

 

     链接池里具备的链接都能重复使用,共享的, 即实现了产出,又幸免了链接次数太多

注:假如线程相比多还是会成立繁多连连

import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
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
    maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)


def func():
    # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常
    # 否则
    # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
    # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。

    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '链接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()





    conn = POOL.connection()

    # print(th, '链接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()


func()

二)创制1个链接池,为具有线程提供连接,使用时来拓展获取,使用落成后在放回到连接池。

伍、本地线程:保障每种线程都唯有和睦的一份数据,在操作时不会影响外人的,即便是多线程,本人的值也是互为隔断的

PS:假诺最大链接数有拾一个,其实也等于3个列表,当你pop一个,人家会在append一个,链接池的有所的链接都以比照相排版队的如此的法门来链接的。链接池里具有的链接都能重复使用,共享的, 即完毕了产出,又防止了链接次数太多

没用线程在此之前

图片 29图片 30

import threading
import time

class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.name = None
local_values = Foo()

def func(num):
    time.sleep(2)
    local_values.name = num
    print(local_values.name,threading.current_thread().name)

for i in range(5):
    th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i)
    th.start()
import time
import pymysql
import threading
from DBUtils.PooledDB import PooledDB, SharedDBConnection
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
    maxshared=3,  # 链接池中最多共享的链接数量,0和None表示全部共享。PS: 无用,因为pymysql和MySQLdb等模块的 threadsafety都为1,所有值无论设置为多少,_maxcached永远为0,所以永远是所有链接都共享。
    blocking=True,  # 连接池中如果没有可用连接后,是否阻塞等待。True,等待;False,不等待然后报错
    maxusage=None,  # 一个链接最多被重复使用的次数,None表示无限制
    setsession=[],  # 开始会话前执行的命令列表。如:["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
    ping=0,
    # ping MySQL服务端,检查是否服务可用。# 如:0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='pooldb',
    charset='utf8'
)


def func():
    # 检测当前正在运行连接数的是否小于最大链接数,如果不小于则:等待或报raise TooManyConnections异常
    # 否则
    # 则优先去初始化时创建的链接中获取链接 SteadyDBConnection。
    # 然后将SteadyDBConnection对象封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 如果最开始创建的链接没有链接,则去创建一个SteadyDBConnection对象,再封装到PooledDedicatedDBConnection中并返回。
    # 一旦关闭链接后,连接就返回到连接池让后续线程继续使用。

    # PooledDedicatedDBConnection
    conn = POOL.connection()

    # print(th, '链接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()





    conn = POOL.connection()

    # print(th, '链接被拿走了', conn1._con)
    # print(th, '池子里目前有', pool._idle_cache, '\r\n')

    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select * from tb1')
    result = cursor.fetchall()
    conn.close()


func()

 

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打字与印刷结果:


1 线程1
0 线程0
2 线程2
3 线程3
4 线程4

 

用了本地线程之后

二、本地线程

import threading
import time
# 本地线程对象
local_values = threading.local()
def func(num):

    """
    # 第一个线程进来,本地线程对象会为他创建一个
    # 第二个线程进来,本地线程对象会为他创建一个
    {
        线程1的唯一标识:{name:1},
        线程2的唯一标识:{name:2},
    }
    :param num:
    :return:
    """
    local_values.name = num # 4
    # 线程停下来了
    time.sleep(2)
    # 第二个线程: local_values.name,去local_values中根据自己的唯一标识作为key,获取value中name对应的值
    print(local_values.name, threading.current_thread().name)


for i in range(5):
    th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i)
    th.start()

1、没用线程以前 

打字与印刷结果:

图片 31图片 32

1 线程1
2 线程2
0 线程0
4 线程4
3 线程3
import threading
import time
class Foo(object):
    def __init__(self):
        self.name = None
local_values = Foo()

def func(num):
    time.sleep(2)
    local_values.name = num
    print(local_values.name,threading.current_thread().name)

for i in range(5):
    th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i)
    th.start()

6、上下文物管理理

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a、类似于本地线程
            创建Local类:
            {
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[request],'xxx':[session,] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
            }
        b、上下文管理的本质
            每一个线程都会创建一个上面那样的结构,
            当请求进来之后,将请求相关数据添加到列表里面[request,],以后如果使用时,就去读取
            列表中的数据,请求完成之后,将request从列表中移除
        c、关系
            local = 小华={
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
            }
            stack = 强哥 = {
                push
                pop
                top
            }
            存取东西时都要基于强哥来做
        d、最近看过一些flask源码,flask还是django有些区别
            - Flask和Django区别?
                - 请求相关数据传递的方式
                    - django:是通过传request参数实现的
                    - Flask:基于local对象和,localstark对象来完成的
                             当请求刚进来的时候就给放进来了,完了top取值就行了,取完之后pop走就行了

                    问题:多个请求过来会不会混淆
                        -答: 不会,因为,不仅是线程的,还是协程,每一个协程都是有唯一标识的:
                            from greenlent import getcurrentt as get_ident  #这个就是来获取唯一标识的        

打印结果:

 

1 线程1
0 线程0
2 线程2
3 线程3
4 线程4

flask的request和session设置方法比较新颖,尽管未有那种情势,那么就只好通过参数的传递。

2、用了地点线程之后

flask是什么做的吧?

 

        - 本地线程:是Flask自己创建的一个线程(猜想:内部是不是基于本地线程做的?)
           vals = threading.local()
           def task(arg):
                vals.name = num
            - 每个线程进来都是打印的自己的,只有自己的才能修改,
            - 通过他就能保证每一个线程里面有一个数据库链接,通过他就能创建出数据库链接池的第一种模式
        - 上下文原理
            -  类似于本地线程
        - 猜想:内部是不是基于本地线程做的?不是,是一个特殊的字典

图片 33图片 34

 

import threading
import time
# 本地线程对象
local_values = threading.local()
def func(num):

    """
    # 第一个线程进来,本地线程对象会为他创建一个
    # 第二个线程进来,本地线程对象会为他创建一个
    {
        线程1的唯一标识:{name:1},
        线程2的唯一标识:{name:2},
    }
    :param num:
    :return:
    """
    local_values.name = num # 4
    # 线程停下来了
    time.sleep(2)
    # 第二个线程: local_values.name,去local_values中根据自己的唯一标识作为key,获取value中name对应的值
    print(local_values.name, threading.current_thread().name)


for i in range(5):
    th = threading.Thread(target=func, args=(i,), name='线程%s' % i)
    th.start()
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from functools import partial
from flask.globals import LocalStack, LocalProxy

ls = LocalStack()


class RequestContext(object):
    def __init__(self, environ):
        self.request = environ


def _lookup_req_object(name):
    top = ls.top
    if top is None:
        raise RuntimeError(ls)
    return getattr(top, name)


session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))

ls.push(RequestContext('c1')) # 当请求进来时,放入
print(session) # 视图函数使用
print(session) # 视图函数使用
ls.pop() # 请求结束pop


ls.push(RequestContext('c2'))
print(session)

ls.push(RequestContext('c3'))
print(session)

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  1. Flask内部贯彻

    #!/usr/bin/env python
    # –– coding:utf-8 –

    from greenlet import getcurrent as get_ident

 

def release_local(local):
    local.__release_local__()


class Local(object):
    __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')

    def __init__(self):
        # self.__storage__ = {}
        # self.__ident_func__ = get_ident
        object.__setattr__(self, '__storage__', {})
        object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)

    def __release_local__(self):
        self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)

    def __getattr__(self, name):
        try:
            return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        ident = self.__ident_func__()
        storage = self.__storage__
        try:
            storage[ident][name] = value
        except KeyError:
            storage[ident] = {name: value}

    def __delattr__(self, name):
        try:
            del self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)


class LocalStack(object):
    def __init__(self):
        self._local = Local()

    def __release_local__(self):
        self._local.__release_local__()

    def push(self, obj):
        """Pushes a new item to the stack"""
        rv = getattr(self._local, 'stack', None)
        if rv is None:
            self._local.stack = rv = []
        rv.append(obj)
        return rv

    def pop(self):
        """Removes the topmost item from the stack, will return the
        old value or `None` if the stack was already empty.
        """
        stack = getattr(self._local, 'stack', None)
        if stack is None:
            return None
        elif len(stack) == 1:
            release_local(self._local)
            return stack[-1]
        else:
            return stack.pop()

    @property
    def top(self):
        """The topmost item on the stack.  If the stack is empty,
        `None` is returned.
        """
        try:
            return self._local.stack[-1]
        except (AttributeError, IndexError):
            return None


stc = LocalStack()

stc.push(123)
v = stc.pop()

print(v)

打印结果:

 

1 线程1
2 线程2
0 线程0
4 线程4
3 线程3

 

叁、上下文物管理理

 一、上下文概述

a、类似于本地线程
            创建Local类:
            {
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[request],'xxx':[session,] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
            }
b、上下文管理的本质
            每一个线程都会创建一个上面那样的结构,
            当请求进来之后,将请求相关数据添加到列表里面[request,],以后如果使用时,就去读取
            列表中的数据,请求完成之后,将request从列表中移除
c、关系
            local = 小华={
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
                线程或协程唯一标识: { 'stack':[] },
            }
            stack = 强哥 = {
                push
                pop
                top
            }
            存取东西时都要基于强哥来做
d、最近看过一些flask源码,flask还是django有些区别
            - Flask和Django区别?
                - 请求相关数据传递的方式
                    - django:是通过传request参数实现的
                    - Flask:基于local对象和,localstark对象来完成的
                             当请求刚进来的时候就给放进来了,完了top取值就行了,取完之后pop走就行了

                    问题:多个请求过来会不会混淆
                        -答: 不会,因为,不仅是线程的,还是协程,每一个协程都是有唯一标识的:
                            from greenlent import getcurrentt as get_ident  #这个就是来获取唯一标识的

贰、flask的request和session设置方法相比流行,要是未有这种措施,那么就只可以通过参数的传递。

flask是何许做的吧?

- 本地线程:
    是Flask自己创建的一个线程(猜想:内部是不是基于本地线程做的?)
        vals = threading.local()
        def task(arg):
            vals.name = num
    - 每个线程进来都是打印的自己的,只有自己的才能修改,
    - 通过他就能保证每一个线程里面有一个数据库链接,通过他就能创建出数据库链接池的第一种模式
- 上下文原理
    -  类似于本地线程
- 猜想
    内部是不是基于本地线程做的?不是,是一个特殊的字典

图片 35图片 36

from functools import partial
from flask.globals import LocalStack, LocalProxy

ls = LocalStack()


class RequestContext(object):
    def __init__(self, environ):
        self.request = environ


def _lookup_req_object(name):
    top = ls.top
    if top is None:
        raise RuntimeError(ls)
    return getattr(top, name)


session = LocalProxy(partial(_lookup_req_object, 'request'))

ls.push(RequestContext('c1')) # 当请求进来时,放入
print(session) # 视图函数使用
print(session) # 视图函数使用
ls.pop() # 请求结束pop


ls.push(RequestContext('c2'))
print(session)

ls.push(RequestContext('c3'))
print(session)

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三、Flask内部贯彻

图片 37图片 38

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from greenlet import getcurrent as get_ident


def release_local(local):
    local.__release_local__()


class Local(object):
    __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__')

    def __init__(self):
        # self.__storage__ = {}
        # self.__ident_func__ = get_ident
        object.__setattr__(self, '__storage__', {})
        object.__setattr__(self, '__ident_func__', get_ident)

    def __release_local__(self):
        self.__storage__.pop(self.__ident_func__(), None)

    def __getattr__(self, name):
        try:
            return self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        ident = self.__ident_func__()
        storage = self.__storage__
        try:
            storage[ident][name] = value
        except KeyError:
            storage[ident] = {name: value}

    def __delattr__(self, name):
        try:
            del self.__storage__[self.__ident_func__()][name]
        except KeyError:
            raise AttributeError(name)


class LocalStack(object):
    def __init__(self):
        self._local = Local()

    def __release_local__(self):
        self._local.__release_local__()

    def push(self, obj):
        """Pushes a new item to the stack"""
        rv = getattr(self._local, 'stack', None)
        if rv is None:
            self._local.stack = rv = []
        rv.append(obj)
        return rv

    def pop(self):
        """Removes the topmost item from the stack, will return the
        old value or `None` if the stack was already empty.
        """
        stack = getattr(self._local, 'stack', None)
        if stack is None:
            return None
        elif len(stack) == 1:
            release_local(self._local)
            return stack[-1]
        else:
            return stack.pop()

    @property
    def top(self):
        """The topmost item on the stack.  If the stack is empty,
        `None` is returned.
        """
        try:
            return self._local.stack[-1]
        except (AttributeError, IndexError):
            return None


stc = LocalStack()

stc.push(123)
v = stc.pop()

print(v)

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