Contoh Kolam Sambungan Python PsycopG2
Gunakan psycopg2.pool.simpleConnectionPool untuk menguruskan sambungan pangkalan data dengan berkesan dan mengelakkan overhead prestasi yang disebabkan oleh penciptaan dan kemusnahan sambungan yang kerap. 1. Apabila membuat kolam sambungan, tentukan bilangan minimum dan maksimum sambungan sambungan dan pangkalan data untuk memastikan bahawa kolam sambungan diasaskan dengan jayanya; 2. Dapatkan sambungan melalui getConn (), dan gunakan PutConn () untuk mengembalikan sambungan ke kolam selepas melaksanakan operasi pangkalan data. Sentiasa panggil conn.close () dilarang; 3. SimpleConnectionPool adalah benang selamat dan sesuai untuk persekitaran berbilang threaded; 4. Adalah disyorkan untuk melaksanakan Pengurus Konteks dalam kombinasi dengan Pengurus Konteks untuk memastikan sambungan dapat dikembalikan dengan betul dalam pengecualian; 5. Kolam sambungan harus digunakan sebagai singleton global, dan memanggil Closeall () sebelum program keluar. Penyelesaian ini sesuai untuk aplikasi kecil dan sederhana, dan perkhidmatan besar boleh mempertimbangkan SQLalChemy atau Asyncpg.
Menggunakan kolam sambungan psycopg2 dapat menguruskan sambungan pangkalan data dengan berkesan dan mengelakkan overhead prestasi yang disebabkan oleh penciptaan dan kemusnahan sambungan yang kerap. psycopg2 sendiri tidak menyediakan fungsi penyatuan sambungan, tetapi modul psycopg2.pool yang disyorkan secara rasmi (sebenarnya submodule pool dalam pakej psycopg2 ) dengan selamat boleh menguruskan penyatuan sambungan berdasarkan threading .
Berikut adalah contoh praktikal menggunakan psycopg2.pool.SimpleConnectionPool :
✅ Contoh kolam sambungan asas
Import psycopg2
dari kolam import psycopg2
# Buat kolam sambungan Cuba:
sambungan_pool = psycopg2.pool.simpleConnectionPool (
1, # bilangan minimum sambungan 10, # bilangan maksimum sambungan host = "localhost",
pangkalan data = "your_db_name",
user = "Your_username",
Kata Laluan = "Your_password",
port = "5432"
)
Sekiranya sambungan_pool:
Cetak ("Penciptaan Kolam Sambungan Berjaya")
Kecuali pengecualian sebagai e:
Cetak ("Penciptaan kolam sambungan gagal:", e)
# Dapatkan sambungan dari kolam sambungan conn = connection_pool.getconn ()
Sekiranya Conn:
Cuba:
kursor = conn.cursor ()
cursor.execute ("Pilih versi ();")
db_version = cursor.fetchone ()
Cetak ("Versi Pangkalan Data:", DB_Version)
# Hantar transaksi (jika ia adalah operasi menulis)
conn.commit ()
Kecuali pengecualian sebagai e:
Cetak ("Kesalahan operasi pangkalan data:", e)
conn.rollback ()
Akhirnya:
kursor.close ()
# Kembalikan sambungan ke sambungan kolam sambungan_pool.putconn (Conn)
lain:
Cetak ("Tidak dapat mendapatkan sambungan dari kolam sambungan")
# Tutup semua sambungan pada akhir program # connection_pool.closeall () # biasanya dipanggil apabila aplikasi keluar? Keterangan mata utama
1. Parameter SimpleConnectionPool
- MINCONN : Bilangan Minimum Sambungan (bilangan sambungan yang dibuat pada permulaan)
- MaxConn : Bilangan Maksimum Sambungan (bilangan sambungan yang dapat dikembangkan oleh kolam sambungan)
- Parameter yang tinggal adalah parameter
psycopg2.connect()standard (seperti tuan rumah, pengguna, kata laluan, dan lain -lain)
2. Dapatkan dan lepaskan sambungan
- Gunakan
getconn()untuk mendapatkan sambungan (ia akan dibuat secara automatik atau digunakan semula) - Gunakan
putconn(conn)untuk mengembalikan sambungan ke kolam (tidak ditutup!) - Jangan panggil
conn.close()secara manual, jika tidak, sambungan akan benar -benar ditutup, menyebabkan kolam sambungan gagal.
3. Keselamatan Thread
-
SimpleConnectionPooladalah benang selamat dan sesuai untuk persekitaran pelbagai threaded - Setiap benang harus memperoleh dan mengembalikan sambungan secara bebas
? Penggunaan yang lebih selamat (dengan pengurus konteks)
Anda boleh merangkumi pengurus konteks untuk memastikan sambungan itu dikembalikan secara automatik:
dari konteks konteks kontekstunis
@ContextManager
def get_db_connection ():
conn = connection_pool.getconn ()
Cuba:
hasil conn
Akhirnya:
Connection_pool.putConn (Conn)
# Gunakan contoh dengan get_db_connection () sebagai conn:
kursor = conn.cursor ()
Cursor.Execute ("Pilih Current_user;")
cetak (cursor.fetchone ())
kursor.close ()Dengan cara ini, walaupun pengecualian berlaku, sambungan akan dikembalikan dengan betul.
⚠️ Nota
- Objek kolam sambungan mestilah global atau singleton, elakkan penciptaan berulang
- Call
connection_pool.closeall()apabila aplikasi keluar dan melepaskan semua sambungan - Dalam senario konkurensi yang tinggi, perhatikan untuk menetapkan
maxconnyang munasabah untuk mengelakkan melebihi had sambungan pangkalan data. - Sekiranya anda menggunakan kerangka seperti Flask/Django, disarankan untuk menguruskan kolam sambungan dalam kombinasi dengan kitaran hayat aplikasi
? Akhirnya: Tutup Kolam Sambungan
# Sambungan_pool.closeall () sebelum program berakhir
Cetak ("Semua sambungan ditutup") Pada dasarnya itu sahaja. Contoh ini sesuai untuk aplikasi kecil dan sederhana. Jika ia adalah perkhidmatan yang besar, adalah disyorkan untuk mempertimbangkan menggunakan sambungan sambungan SQLAlchemy psycopg2 , atau penyelesaian asynchronous seperti asyncpg .
Atas ialah kandungan terperinci Contoh Kolam Sambungan Python PsycopG2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Cara Menggunakan PHP Digabungkan dengan AI Untuk Mencapai Ralat Pembetulan Ralat PHP Pengesanan dan Pengoptimuman Sintaks PHP
Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x
PHP memanggil AI Pembantu Suara Pintar PHP Pembinaan Sistem Interaksi Suara PHP
Jul 25, 2025 pm 08:45 PM
Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.
Siap Blockbuster Python Online Melihat Masuk Python Percuma Koleksi Laman Web Siap
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
Artikel ini telah memilih beberapa laman web projek "selesai" Python dan portal sumber pembelajaran "blockbuster" peringkat tinggi untuk anda. Sama ada anda sedang mencari inspirasi pembangunan, mengamati dan belajar kod sumber peringkat induk, atau secara sistematik meningkatkan keupayaan praktikal anda, platform ini tidak boleh dilepaskan dan dapat membantu anda berkembang menjadi tuan python dengan cepat.
Python untuk pembelajaran mesin kuantum
Jul 21, 2025 am 02:48 AM
Untuk memulakan pembelajaran mesin kuantum (QML), alat pilihan adalah Python, dan perpustakaan seperti Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum atau Pytorchquantum perlu dipasang; Kemudian membiasakan diri dengan proses dengan menjalankan contoh, seperti menggunakan Pennylane untuk membina rangkaian saraf kuantum; kemudian melaksanakan model mengikut langkah -langkah penyediaan set data, pengekodan data, membina litar kuantum parametrik, latihan pengoptimuman klasik, dan lain -lain; Dalam pertempuran sebenar, anda harus mengelakkan mengejar model kompleks dari awal, memberi perhatian kepada batasan perkakasan, mengamalkan struktur model hibrid, dan terus merujuk kepada dokumen terkini dan dokumen rasmi untuk menindaklanjuti pembangunan.
Cara Menggunakan PHP Untuk Membangunkan Algoritma Cadangan Modul Cadangan Produk PHP dan Analisis Kelakuan Pengguna
Jul 23, 2025 pm 07:00 PM
Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.
Cara menyertai senarai rentetan di Python
Jul 18, 2025 am 02:15 AM
Di Python, perkara -perkara berikut harus diperhatikan apabila menggabungkan rentetan menggunakan kaedah Join (): 1. Gunakan kaedah str.join (), rentetan sebelumnya digunakan sebagai penghubung apabila memanggil, dan objek yang boleh dimatikan dalam kurungan mengandungi rentetan yang akan disambungkan; 2. Pastikan unsur-unsur dalam senarai adalah semua rentetan, dan jika mereka mengandungi jenis bukan rentetan, mereka perlu ditukar terlebih dahulu; 3. Apabila memproses senarai bersarang, anda mesti meratakan struktur sebelum menyambung.
Tutorial mengikis web python
Jul 21, 2025 am 02:39 AM
Untuk menguasai crawler web python, anda perlu memahami tiga langkah teras: 1. Gunakan permintaan untuk memulakan permintaan, dapatkan kandungan laman web melalui mendapatkan kaedah, perhatikan untuk menetapkan tajuk, pengendalian pengecualian, dan mematuhi robots.txt; 2. Gunakan BeautifulSoup atau XPath untuk mengekstrak data. Yang pertama sesuai untuk parsing mudah, sementara yang terakhir lebih fleksibel dan sesuai untuk struktur kompleks; 3. Gunakan selenium untuk mensimulasikan operasi penyemak imbas untuk kandungan pemuatan dinamik. Walaupun kelajuannya perlahan, ia dapat mengatasi halaman yang kompleks. Anda juga boleh cuba mencari antara muka API laman web untuk meningkatkan kecekapan.
Cara Membangunkan Sistem Borang Pintar AI Dengan Reka Bentuk dan Analisis Pistol PHP PHP
Jul 25, 2025 pm 05:54 PM
Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES
