Python数据库连接池

最新推荐文章于 2024-09-26 10:46:22 发布
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分类专栏： Python 文章标签： 数据库 python mysql
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我简直暴风哭泣，使用了一个mysql连接池方法，查询出来的结果总是unicode编码，即使在文件头加上编码注释也不管用。后来查询就以为是python的语言特性，没想到，竟然是多加了一个错误的参数，去掉就好了。T^T

1、错误配置==》 use_unicode=False

Python 数据库连接池——PersistentDB&PooledDB对比及参数解析_有人找你的博客-优快云博客

2、下面不管用的修改

【问题集锦】解决 Python通过Mysql语句查询出现中文乱码，unicode类型_rong11417的博客-优快云博客

python mysql中查询数据，结果中文显示乱码_fengyufengzi的专栏-优快云博客

3、查看单独用pymsql也没有出现乱码，查看了其他连接池使用，去掉那个错误配置就好了（很规范的一个mysql连接池类）

python使用dbutils的PooledDB连接池，操作数据库_weixin_30739595的博客-优快云博客

Python 数据库连接方法和数据库连接池
zhengzaifeidelushang的博客
06-04 1550
Python官方制定的数据库接口标准中，主要包含了顶层connect函数、部分常量、数据库操作异常、用于管理连接的Connection类以及执行查询的Cursor类
Python数据库连接池DbUtils的详细使用教程
.
03-26 1131
DbUtils是一个非常实用的数据库连接池工具库，可以有效地管理连接和池。本文介绍了如何安装DbUtils、建立连接、使用连接池以及配置连接池等内容。如果您频繁地与数据库交互，那么使用DbUtils将会大大提高您的开发效率。
python 通过数据库连接池访问数据库
06-04
python 通过数据库连接池访问数据库工具，支持可配置数据连接池大小，并发连接数配置
python3使用DBUtils以连接池方式管理第三方数据库操作模块（clickhouse连接池）
luwei__的博客
10-29 2244
就目前使用到的数据库，支持DBUtils管理连接池的有 DBUtils+pymysql DBUtils+clickhouse_driver DBUtils就不用过多介绍了，套用官方文档的说法，是一套 Python 模块，允许以安全有效的方式在线程化Python应用程序和数据库之间进行连接。 以前一直用DBUtils+pymysql来管理mysql连接池，直到后来因为用到clickhouse，通过“clickhouse 连接池”关键字在网上找不到实现的方法，于是尝试研究DBUtils连接池实现方法来写一个
Python 数据库连接池
qq_53790158的博客
12-07 851
连接池可以有效减少与数据库建立连接和关闭的一个开销。以下代码记录：
clickhouse-client-pool:天真的Python线程安全ClickHouse客户端
03-29
clickhouse-客户端池 目录 介绍 基于一个天真的线程安全clickhouse客户端池 。 安装 clickhouse-client-pool在作为通用轮子分发，并且在Linux / macOS和Windows上可用，并且支持Python 2.7 / 3.6 +。 $ pip install clickhouse-client-pool from clickhouse_client_pool import Client client = Client ( '127.0.0.1' , 9000 , max_connections = 10 ) client . execute ( "select 1" ) 安装 执照 clickhouse-client-pool根据以下条款分配 由您选择。
python连接clickhouse
微电子学与固体电子学-俞驰
12-15 1584
搞大数据之前， 还是先用python验证下，可以避免很多不必要的麻烦。 安装依赖: pip install clickhouse-driver 代码验证: from clickhouse_driver import Client client = Client(host='127.0.0.1',port='9000',user="default",password="appleyuchi") sql = 'show databases;' ans = client.execute(sql) .
Python数据库连接池实现：深入指南与代码示例
11-06
数据库连接池是现代软件开发中用于提升数据库访问效率和性能的重要技术。它通过复用数据库连接来减少每次数据库操作时创建和销毁连接的开销，从而优化性能。在Python中，我们可以通过使用第三方库，比如DBUtils，...
python使用数据库连接池操作数据库
weixin_71894495的博客
06-24 420
本文分别介绍了pymysql和connector模块，两种数据库连接方式，从而实现通过提交sql语句来进行数据库的增删改查，作者推荐后者连接池进行连接数据库，更为稳定可靠。
python 数据库连接池
最新发布
02-20
### Python 中实现数据库连接池的方法及库 #### 使用 DBUtils 库实现 MySQL 数据库连接池 DBUtils 是一套用于 Python 的数据库连接池包，能够对非线程安全的数据库接口进行线程安全包装。该库源自 Webware for ...
infi.clickhouse_orm:用于处理ClickHouse数据库的Python库（https
05-04
介绍 该项目是用于处理简单ORM。 它允许您定义模型类，这些模型类的实例可以写入数据库并从数据库中读取。 让我们直接看一个监视CPU使用率的简单示例。 首先，我们需要定义模型类，连接到数据库并为模型创建表： from infi . clickhouse_orm import Database , Model , DateTimeField , UInt16Field , Float32Field , Memory , F class CPUStats ( Model ): timestamp = DateTimeField () cpu_id = UInt16Field () cpu_percent = Float32Field () engine = Memory () db = Database ( 'demo' ) db . create_tabl
pyodbc：Python ODBC桥
02-04
pyodbc pyodbc是一个开放源代码Python模块，使访问ODBC数据库变得简单。 它实现了规范，但具有更多的Python便利性。 最简单的安装方法是使用pip： pip install pyodbc Windows和macOS上的大多数Python版本都提供了预编译的二进制轮子。 在其他操作系统上，它将从源代码构建。 请注意，pyodbc包含C ++扩展名，因此您需要在计算机上安装所有操作系统的合适的C ++编译器才能安装pyodbc。 有关详细信息，请参阅。
Python使用pyodbc访问数据库操作方法详解
09-20
主要介绍了Python使用pyodbc访问数据库操作方法,结合实例形式详细分析了Python基于pyodbc针对数据库的连接、查询、插入、修改、删除等操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下
python pyodbc通过odbc池实现多并发数据库请求。
m0_56212321的博客
09-26 635
python 一种通过odbc池实现多并发数据库请求的方法。
Python连接池
wt2337493578的博客
08-03 998
代码】Python连接池。
python实现数据库连接池_python数据库连接池设计
weixin_39633089的博客
11-29 291
一.背景：传统访问资源，一般分为一下几个步骤：1.实例数据驱动对象与链接资源。2.实例操作资源游标。3.获取资源。4.关闭链接资源。根据以上步骤，我们可以很简单使用这个原始方法来访问资源为我们业务逻辑所用。但是对于批量操作与频繁访问资源时，那么效率问题与系统压力将会严重影响我们的业务。可能没有什么概念，举个例子：你的业务需要访问数据库，当1个人操作时没有问题，5个人、10个人可能也没有问题，当是几...
python--数据库连接池技术
weixin_51705319的博客
06-22 775
首先我们要知道数据库连接的昂贵之处： 数据库连接是一种关键的、有限的、昂贵的资源，在并发执行的应用程序中体现得尤为突出。 TCP连接需要三次握手，四次挥手，然后数据库还要验证用户信息 数据库连接池：预先创建出的一些数据库连接，然后缓存起来，避免程序语言反复创建和销毁连接昂贵代价。 连接池不会关闭连接，只是缓存起来，等待下一次连接，反复使用。 接下来我们看看怎么创建数据库连接处： 代码： import mysql.connector.pooling config={ "host
python中pyodbc连接sql server数据库
qq_41663800的博客
08-01 1357
先撂下代码： import pyodbc conn_ = pyodbc.connect(DRIVER='{SQL Server}',SERVER='DESKTOP-R3I66AJ',DATABASE='web_book',UID='sa',PWD='23263') cursor = conn_.cursor() cursor.execute("select * from book") ...
python数据库连接池
05-18
在 Python 中，常用的数据库连接池有以下几种： 1. SQLAlchemy：这是一个功能强大的 Python ORM 工具，它支持多种数据库，例如 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle、Microsoft SQL Server 等。SQLAlchemy 也提供了一个连接池，可以自动管理连接。 2. PyMySQL：这是一个纯 Python 实现的 MySQL 客户端库，它也支持连接池。 3. psycopg2：这是一个 PostgreSQL 的 Python 客户端库，它也支持连接池。 4. mysql-connector-python：这是 Python 的 MySQL 客户端库，它提供了一个连接池，可以自动管理连接。 使用这些库的连接池，可以有效地管理数据库连接，减少连接创建和销毁的开销，提高应用程序的性能和并发能力。以下是一个使用 SQLAlchemy 连接池的示例代码： ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.pool import QueuePool # 创建连接池 engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/dbname', poolclass=QueuePool, pool_size=10, max_overflow=20) # 获取连接 conn = engine.connect() # 执行 SQL result = conn.execute('SELECT * FROM table') # 释放连接 conn.close() ``` 在上面的代码中，我们使用 SQLAlchemy 创建了一个连接池，设置了最大连接数为 10，最大溢出数为 20。然后通过 `engine.connect()` 方法获取连接，执行 SQL，并在最后使用 `conn.close()` 释放连接。
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