qq_35869630的博客

环境准备安装python3由于在实际生产环境中会有多个项目，而不同项目之间的flask开发可能并不一致，需要的组件不一样，因此需要创建多个虚拟环境下的flask，这样不同项目下的flask才不会互相污染到。1、创建虚拟环境创建flask项目文件夹mkdir my_flaskcd my_flask利用python3自带的虚拟环境命令venvpython3 -m venv flask_1看到有这样的环境则虚拟环境创建好了。里面是纯净的python3环境可以看到纯净的环境只有pip安装

我们先来了解一下什么是连接池，池的概念一、连接池其实池的概念很好理解，顾名思义，池就是一个池塘，里面放了很多条已经创建好了的连接，这几条连接是有寿命的，在这几条连接池存活的时候，你可以随意使用其中的任意一条，在使用完之后，也不会关闭这条连接，而是会继续放到池中，供下一次调用使用。池里面的连接数在创建池的时候已经定义好了的，假设为N个连接数。所以如果一旦有多于这个连接数的调用，则第N+1 开始会等待前面的调用完释放连接到连接池才会继续调用。注意，这里的池是放在内存里的，所以也不是连接数越多越好，白白浪

如果你用的是python3，那这篇文章可能对你没什么帮助，但是如果是生产环境部署的tensorflow出现了如下这个问题：Collecting tensorflowCould not find a version that satisfies the requirement tensorflow (from versions: )No matching distribution found for tensorflow那可能你遇到的问题跟我遇到的问题是一样的。搞了一天才弄明白问题出现在哪里现在

一、Python多进程多线程关于python多进程多线程的相关基础知识，在我之前的博客有写过，并且就关于python多线程的GIL锁问题，也在我的一篇博客中有相关的解释。为什么python多线程在面对IO密集型任务的时候会产生加速作用？为什么python多线程在面对CPU计算密集型任务的时候不仅起不到加速作用，反而加长了计算时间？相关传送门：进程，线程，协程关系：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35869630/article/details/105747155python线程

一、RedisRedis 简介Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据...

一、多线程线程是操作系统中最小的单位，也是处理器主要消耗者，线程不具备自己的独立资源，一个进程空间中可以同时创建多个线程，并且多个线程之间可以互相操作，一个线程可以启动另外一个线程等，资源也可以共享，线程之间是可以并行运行的（前提是建立在多核CPU，如果是单核则不是真正的并行）。想了解进程，线程，协程之间的关系可以看看我的另外一篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_3586...