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django 中要求事务处理的情况有两种:1.基于django orM 的 transaction 处理2.是基于自定义SQL 语句的transaction的处理,通常是比较复杂的SQL ，用ORM 处理不方便的时候用的。或者是大批量SQL语句执行，比较在意效率的情况下用。首先说一下第二种情况，因为这种情况相对简单一点，没ORM 那么多东西,用我写的一个方法来解释 程序

综述Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和 threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我

许多应用程序中都会有日志模块，用于记录系统在运行过程中的一些关键信息，以便于对系统的运行状况进行跟踪。在.NET平台中，有非常著名的第三方开源日志组件log4net，c++中，有人们熟悉的log4cpp，而在python中，我们不需要第三方的日志组件，因为它已经为我们提供了简单易用、且功能强大的日志模块：logging。logging模块支持将日志信息保存到不同的目标域中，如：保存到日志文件中；以

在基于互联网的应用中，程序经常需要自动地发送电子邮件。如：一个网站的注册系统会在用户注册时发送一封邮件来确认注册；当用户忘记登陆密码的时候，通过邮件来取回密码。smtplib模块是python中smtp(简单邮件传输协议)的客户端实现。我们可以使用smtplib模块，轻松的发送电子邮件。下面的例子用了不到十行代码来发送电子邮件：[python] view plaincopy

python中email模块使得处理邮件变得比较简单，今天着重学习了一下发送邮件的具体做法，这里写写自己的的心得,也请高手给些指点。    一、相关模块介绍    发送邮件主要用到了smtplib和email两个模块，这里首先就两个模块进行一下简单的介绍：    1、smtplib模块      smtplib.SMTP([host[, port[, local_hos

使用Django.core.cache操作Memcached导致性能不稳定的分析过程    最近测试一项目，用到了Nginx缓存服务，那可真是快啊！2Gb带宽都轻易耗尽。    不过Api接口无法简单使用Nginx缓存，使用Memcached作二级缓存。但发现性能非常之不稳定，最终发现问题出在Memcached上。大压力时Memcached无法连接，即使使用Teln

在 django 中使用 Paginator 可以很方便的实现分页功能，下面就通过一个具体的例子来讲讲如何使用 Paginator。在 view 中使用 Paginatorfrom django.core.paginator import Paginatorfrom django.core.paginator import EmptyPagefrom django.core.p

orm的主要作用：1.在html中生成表单框架，2.验证数据（实话实说，很简洁，但不实用，灵活性差）1.首先，建好一个工程django-admin.py startproject myblog ，再创建个modelpython manage.py startapp User,在model里创建一些数据类型class Users(model

django上传文件template html(模板文件):有如下一个form:from django import formsclass UploadFileForm(forms.Form):  title = forms.CharField(max_length=50)  file = forms.FileField()处 理这个form的视图收到了

request.session.set_expiry(value)你可以传递四种不同的值给它：* 如果value是个整数，session会在些秒数后失效。* 如果value是个datatime或timedelta，session就会在这个时间后失效。* 如果value是0,用户关闭浏览器session就会失效。* 如果value是None,session会依赖全局ses

用type()这种判断变量的方法，结果老鸟被鄙视了，不知所以然。求各位讲解：这个问题出在哪里，怎样判断一个变量的类型才是好方法？>>> n = 911>>> type(n)type 'int'>>>> type(n) is intTrue实际上还有一种方法是用isinstance比如：a = 111isinstance(a, int)True

Django数据层提供各种途径优化数据的访问，一个项目大量优化工作一般是放在后期来做，早期的优化是“万恶之源”，这是前人总结的经验，不无道理。如果事先理解Django的优化技巧，开发过程中稍稍留意，后期会省不少的工作量。一 利用标准数据库优化技术：传统数据库优化技术博大精深，不同的数据库有不同的优化技巧，但重心还是有规则的。在这里算是题外话，挑两点通用的说说：索引，给关键的

python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.sets 支持

工作中写了个Python的模块，CodeReview的时候被告知有些不符合Python规范的地方。于是找到了PEP8的全文(http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)阅读了一番，还是受益匪浅。下面是做的一些摘要。在项目中保持风格的一致性。代码布局缩进对于每一次缩进使用4个空格。使用括号、中括号、大括号进

Supervisord是用Python实现的一款非常实用的进程管理工具，类似于monit(关于monit见我的博客:用monit监控系统关键进程)，monit和supervisord的一个比较大的差异是supervisord管理的进程必须由supervisord来启动，monit可以管理已经在运行的程序；supervisord还要求管理的程序是非daemon程序，supervisord会帮你把它转

过滤器，变量的显示形式的改变一、形式：小写{{ name | lower }} 二、串联：先转义文本到HTML，再转换每行到 标签{{ my_text|escape|linebreaks }} 三、过滤器的参数显示前30个字{{ bio | truncatewords:"30" }}格式化{{ pub_date |

linux版本http://sourceforge.net/projects/mysql-python/ 下载，在安装是要先安装setuptools，然后在下载文件目录下，修改mysite.cfg,指定本地mysql的mysql-config文件的路径windows版本网上搜索到一个http://www.technicalbard.com/files/MySQL-python-1.2.

用python爬虫抓站的一些技巧总结from http://obmem.info/?p=476学用python也有3个多月了，用得最多的还是各类爬虫脚本：写过抓代理本机验证的脚本，写过在discuz论坛中自动登录自动发贴的脚本，写过自动收邮件的脚本，写过简单的验证码识别的脚本，本来想写google music的抓取脚本的，结果有了强大的gmbox，也就不

使用python爬虫抓站的一些技巧总结：进阶篇Posted on November 23, 2010 by observer以前写过一篇使用python爬虫抓站的一些技巧总结，总结了诸多爬虫使用的方法；那篇东东现在看来还是挺有用的，但是当时很菜（现在也菜，但是比那时进步了不少），很多东西都不是很优，属于”只是能用”这么个层次。这篇进阶篇打算把“能用”提升到“用得省事省心”这

python time模块详解 python 的内嵌time模板翻译及说明  一、简介  time模块提供各种操作时间的函数  说明：一般有两种表示时间的方式:       第一种是时间戳的方式(相对于1970.1.1 00:00:

mongodb查询的语法本文参考自官方的手册：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Advanced+Queries#AdvancedQueries-ConditionalOperators%3A%3C

sqlalchemy-连接mysql数据库# -*- coding: UTF-8 -*-from sqlalchemy import *import sqlalchemy.util as utilimport string, sysfrom s

Django  输出非html内容生成 CSV 文件CSV 是一种简单的数据格式，通常为电子表格软件所使用。 它主要是由一系列的表格行组成，每行中单元格之间使用逗号(CSV 是 逗号分隔数值(comma-separated values)

python对access数据库的操作15九月20100#!/usr/bin/python#write by script@HKCAT.ORG#快速对mdb执行sql操作# coding=utf-8imp