用户可以用SQL语句逐一从游标中获取记录，并赋给主变量，交由python进一步处理，一组主变量一次只能存放一条记录
最近公司有用Python连接数据库跑数，并自动定时发送邮件报表的需求，所以我们最近在这一块花了一些时间实现。
要想使python可以操作mysql 就需要MySQL-python驱动，它是python 操作mysql必不可少的模块。下载地址：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python/，可以根据不同的平台下载不同的版本。这里以Windows平台为例，资源地址是：https://pypi.python.org/packages/27/06/596ae3afeefc0cda5840036c42920222cb8136c101ec0f453f2e36df12a0/MySQL-python-1.2.5.win32-py2.7.exe#md5=6f43f42516ea26e79cfb100af69a925e；Linux平台需下载源码zip包，下载MySQL-python-1.2.5.zip 文件之后直接解压。进入MySQL-python-1.2.5目录:
现代网站架构/业务架构越来越重视横向拓展的能力，随之而来的是 Server 或者容器的数量快速增长，但是传统 RDBMS 的扩展性无法跟上这种步伐，导致大量的数据库连接不断的在数据库端创建、断开，不仅性能方面受到影响，在个别极端情况下也会导致数据库本身出现卡死等影响业务的现象。
上图中有正方形、圆形和菱形3种图形，相同颜色、相同深浅的代表同一个产品族，相同形状的代表同一个产品等级结构。同样可以从生活中来举例，比如，美的电器生产多种家用电器，那么上图中，颜色最深的正方形就代表美的洗衣机，颜色最深的圆形代表美的空调，颜色最深的菱形代表美的热水器，颜色最深的一排都属于美的品牌，都属于美的电器这个产品族。再看最右侧的菱形，颜色最深的被指定了代表美的热水器，那么第二排颜色稍微浅一点的菱形代表海信热水器。同理，同一产品族下还有格力洗衣机、格力空调、格力热水器。
tar -zxvf *.tar.gz * python3 setup.py build && python3 setup.py install
上两篇文章中，我们详细介绍了 Python 中的两种线程同步方式 — 锁与条件对象。 Python 线程同步（一） — 竞争条件与线程锁 python 线程同步（二） — 条件对象
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
取数后的分析结果若想定时发送给相关人员，可参考【干货】用Python每天定时发送监控邮件。
最近遇到一个比较奇怪的问题，用户反馈云服务器的自建 MySQL 连接数没达到的 max_connections 限制，但是程序侧已经开始报错，无法创建新的连接了。程序端报错信息如下：
云数据库 MySQL 支持单节点、双节点、三节点、集群版等架构，配合多可用区部署，可为用户业务提供高可用性支持，保证用户可以快速恢复数据库操作而无需管理干预，如出现可用区中断、主数据库实例故障（主实例因负载过高 hang 住、硬件故障等），数据库可以自动处理故障转移（实例切换），即主数据库实例（节点）会自动切换到备可用区的备用副本。日常的数据库运维过程中，数据库实例规格调整、数据库引擎版本升级等操作，也会可能涉及到实例切换。
感觉是pymongo未能完全close掉和mongodb创建的tcp连接，并且在mongo连接未自动释放前进行高频连接，导致连接数爆满造成的。
这篇文章的主题是记录一次Python程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
这篇文章的主题是记录一次 Python 程序的性能优化，在优化的过程中遇到的问题，以及如何去解决的。为大家提供一个优化的思路，首先要声明的一点是，我的方式不是唯一的，大家在性能优化之路上遇到的问题都绝对不止一个解决方案。
web 服务器 nginx 以其高性能与抗并发能力越来越多的被用户使用。 作为一款服务器产品，其运行状态是我们密切关注的，因此，对 nginx 的实时监控就成为必须要关注的了。 nginx 提供了 ngx_http_stub_status_module 模块，这个模块提供了基本的监控功能。 作为官方企业版的 nginx plus 通过 ngx_http_status_module 提供了更加完善的监控功能: http://demo.nginx.com/status.html。
Python编程中可以使用MySQLdb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
DBUtils简单说python实现的线程化数据库连接(连接池)，DBUtils支持所有遵循DP-API 2规范的数据库连接模块，例如：mysql、sqlserver、oracle、sqlite3等，更多请参考官网：https://cito.github.io/DBUtils/UsersGuide.html。
如果没有连接池，使用pymysql来连接数据库时，单线程应用完全没有问题，但如果涉及到多线程应用那么就需要加锁，一旦加锁那么连接势必就会排队等待，当请求比较多时，性能就会降低了。
最近在研究boost C++库，用于工作中处理大规模高并发TCP连接数据响应，想测试，也可以用boost::asio库来写，但不利于测试代码的灵活修改。
DOM是一种跨语言的XML解析机制，DOM把整个XML文件或字符串在内存中解析为树型结构方便访问。
前面两篇文章已经说过将数据存储到SQLite和本地文件中，如果还没有来得及看，可点击如下快速链接：
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长连接：开启一个socket连接，收发完数据后，不立刻关闭连接，可以多次收发数据包。
在数据库操作中，频繁地打开和关闭连接会消耗大量的资源和时间，在一些需要高并发的场景，我们就需要连接池技术优化这一问题。本文以 Python 中的 SQLite 数据库为例，介绍如何使用连接池来提升数据操作的效率。
随着互联网的快速发展，Web服务已成为现代技术的核心。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在Web服务开发领域占据着重要地位。Python Web服务开发的重要性在于它能够提供高效、可扩展且易于维护的解决方案。本篇博客将探讨如何使用Python的Flask框架、Gunicorn WSGI服务器和Nginx网页服务器来实现高性能的Web服务。
Python 标准数据库接口为 Python DB-API，Python DB-API为开发人员提供了数据库应用编程接口。Python 数据库接口支持非常多的数据库，你可以选择适合你项目的数据库：
本MySQL模板采集数据使用mysqladmin/mysql命令连接数据库，并将获取的数据写入本地文件，然后通过Zabbix agent(active)方式获取各监控项的数据。在Zabbix自带的基础模板上进行升级，指标更完善，性能更好
上一篇:TBase Quick Start （请点击文章底部“阅读原文”查看） 介绍了TBase的架构，源码的编译安装，集群运行状态、启动停止等。本篇将介绍应用程序如何连接TBase数据库进行建库、建表、数据导入、查询等操作。 TBase兼容所有支持Postgres协议的客户端连接，这里将详细介绍JAVA、C语言、shell语言、Python、PHP、Golang 这6种最常用的开发语言连接TBase的操作方法。 1、JAVA开发 1.1、创建数据表 import java.sql.Connection;
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。其守护进程（daemon ）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。
背景 FastAPI 支持在依赖项返回后执行一些额外的步骤 但需要用 yield 代替 return 来达到这一目的 版本要求 为了达到上述效果，需要使用 Python 3.7+ 或者在 Python 3.6 中安装 backports pip install async-exit-stack async-generator 注意 确保依赖项中只使用一次 yield 模拟操作数据库的栗子 Python 操作数据库的大致流程 连接数据库，创建数据库连接对象 通过数据库连接对象完成数据库的增删改查 关闭数据库连
pymysql是Python中专门用来操控MySQL数据库的模块，通过pymysql，可以编写简短的脚本来方便快捷地操控MySQL数据库，本文就将针对pymysql的基本功能进行介绍；
在Scrapy爬虫中，我们需要深入分析time.sleep和Request对象对并发请求的影响。time.sleep函数用于在发起请求之前等待一段时间，而Request对象用于发送HTTP请求。我们必须仔细考虑这些操作对其他并发请求的潜在影响，以及在异步情况下可能会导致所有并发请求被阻塞。这种分析需要Python的协程机制、异步IO操作以及Scrapy框架的异步特性，以便全面理解这些操作对爬虫性能和效率的影响。
github地址：https://github.com/CDWEN0526/tmd-top
笔者要在线上服务器load日志并且重放来测一些机器性能指标。模拟机器资源比较少，相对的被模拟的线上机器日志量大，假设线上单机qps有1w，那么5台机器组成的集群5w个qps。模拟机器压测客户端需要比5w个qps更快，才有比较意义。
Python 是一种通用且功能强大的编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。使Python对这些领域如此有用的关键库之一是NumPy。NumPy提供了强大的工具来处理数组，这对于许多科学计算任务至关重要。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 连接两个二维 NumPy 数组。
一、数据库连接池 flask中是没有ORM的，如果在flask里要连接数据库有两种方式 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。 1.链接池原理 - DBUtils数据库链
Gunicorn 是一个 Python 的 WSGI HTTP 服务器。它所在的位置通常是在反向代理（如 Nginx）或者 负载均衡（如 AWS ELB）和一个 web 应用（比如 Django 或者 Flask）之间。它是一个移植自Ruby的Unicorn项目的pre-fork worker模型，即支持eventlet也支持greenlet。 如果对Flask框架还有不清楚的地方，可以查看本文一分钟学会Flask框架的安装与快速使用 Gunicorn启动项目之后一定会有一个主进程Master和一个或者多个工作进程。工作进程的数量可以指定。工作进程是实际处理请求的进程。主进程是维护服务器的运行。
mysql千万级数据如何快速导出 今天给大家讲解如何快速的导出千万级MySQL中的数据，大家平时在进行MySQL数据导出的时候，如何数据量不大（万级记录）可能不会遇到这样那样的问题，下面就我前段事件导出MySQL千万级（目前量级8千万，已快到一亿）数据遇到问题的一个回放和代码优化。 查询优化 当你接到需求，可能第一时间想到，直接全量查询不就好了，如果数据记录在几万条还好，当MySQL一个表的数据大于200W的时候，这个时候去查询已经非常吃力了，即使在添加索引的情况下。 查询需求 收到的需求是，
监控缓存中间件,如 Redis 是关键的，因为它直接影响到应用性能和可靠性。以下是监控 Redis 时应考虑的主要指标：
FastAPI 是一个高性能的 Web 框架，它采用异步 I/O 和类型注解等现代 Python 特性，可以快速开发高性能的 Web 应用程序。然而，即使 FastAPI 的性能很高，我们也需要对其进行性能测试以确保其在高负载下的表现。
博主负责的项目主要采用阿里云数据库MySQL，最近频繁出现慢SQL告警，执行时间最长的竟然高达5分钟。导出日志后分析，主要原因竟然是没有命中索引和没有分页处理。其实这是非常低级的错误，我不禁后背一凉，团队成员的技术水平亟待提高啊。改造这些SQL的过程中，总结了一些经验分享给大家，如果有错误欢迎批评指正。
最近在和MYSQL的监控方法的事情在嫐裱，深感周遭的事情变化快，一步跟不上就的紧倒持。
一位朋友找我做模拟面试，我看他简历上写了，有着实际项目的性能调优经验。这个不错，可以算是他的简历亮点之一。
1.1.Flask之请求扩展 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from flask import Flask, Request, render_template app = Flask(__name__, template_folder='templates') app.debug = True @app.before_first_request def before_first_request1(): print('before_fi
此脚本可以用来统计某个端口上连接的IP的数量，统计连接到这一端口的所有IP、最多的IP和次数以及TCP连接状态。
https://pypi.python.org/pypi/DBUtils/1.2
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