数据库常用连接方法

数据库常用连接方法

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//                       使用ADO控件连接ODBC数据引擎
//                        Conn          :ADO连接器
//                        strDataSource :数据库
//                        strUser       :用户名
//                        strPassword   :密码
//                        path          :路径与数据库
//------------------------------------------------------------------------------
procedure SetDBConnODBC(Conn :TADOConnection; strDataSource, path,strUser, strPassword :AnsiString);
var
  strConn :AnsiString;
begin
  Conn.Close();
  Conn.Connected   := false;
  Conn.LoginPrompt := false;
  strConn := ' Provider=MSDASQL.1;Persist Security Info=False;User ID=' + strUser
                + ';Data Source=' + strDataSource+';Initial Catalog='+path;

//Provider=MSDASQL.1;Persist Security Info=False;User ID=admin;Data Source=MS Access Database;Initial Catalog=G:/1/slan.mdb
  Conn.ConnectionString := strConn;
  Conn.Open(strUser, strPassword);
end;


procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
begin  //;G:/1//slan.mdb
  SetDBConnODBC(form1.ADOConnection1,'MS Access Database','G:/1/slan.mdb','admin','2006');

  form1.ADOQuery1.Open;
end;

<think>好的,用户现在想了解Python中基于MPI的异步编程实现方式或教程。我需要先回顾一下MPI在Python中的常用库,比如mpi4py。用户之前提到了异步编程,所以得区分同步和异步通信的区别。 首先,MPI的异步操作通常涉及非阻塞通信,比如Isend和Irecv。这些方法允许进程在发送或接收数据的同时继续执行其他任务,从而提高效率。mpi4py库支持这些非阻塞操作,需要给出具体的代码示例。 然后,用户可能需要一个完整的异步通信示例,展示如何启动非阻塞发送和接收,然后使用Wait来等待完成。代码结构要清晰,比如两个进程之间传递数据,一个发,一个收,同时进行计算。 另外,用户可能还关心如何管理多个异步请求,比如使用Waitall或Waitany来处理多个等待中的操作。这部分可以再举一个例子,比如进程0向多个进程发送数据,然后等待所有请求完成。 接下来,需要考虑异步编程中的通信与计算重叠,这是提升性能的关键。可以结合引用中的并行编程资料,比如引用[2]提到的Python并行编程手册,说明非阻塞操作如何实现计算和通信的重叠。 可能还需要提到mpi4py的高级特性,比如Comm.Iallreduce这样的集体非阻塞操作,适用于更复杂的场景,如并行数值计算。同时,注意异常处理,比如在异步操作中捕获MPI异常,确保程序健壮性。 用户可能还会对如何进一步学习感兴趣,所以推荐相关教程和文档,比如引用[1]的Lynda教程和引用[2]的Python并行编程手册,以及mpi4py的官方文档。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解,比如性能优化、错误处理、与多进程库的区别,以及实际应用案例。这些问题需要覆盖用户可能感兴趣的扩展方向,确保他们能继续探索相关主题。</think>以下是关于Python中基于MPI的异步编程实现方式的详细说明: ### 一、MPI异步编程核心概念 MPI异步通信通过非阻塞操作实现,允许进程在等待通信完成时继续执行计算任务。主要使用`mpi4py`库中的非阻塞方法: - `Isend()`:非阻塞发送 - `Irecv()`:非阻塞接收 - `Wait()`/`Test()`:检查请求状态 - 集体通信的异步版本如`Iallreduce()` ### 二、基础异步通信示例 ```python from mpi4py import MPI import numpy as np comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() if rank == 0: data = np.arange(100, dtype=np.float64) req = comm.Isend(data, dest=1, tag=11) print("进程0: 已发起异步发送,继续执行计算...") req.Wait() elif rank == 1: data = np.empty(100, dtype=np.float64) req = comm.Irecv(data, source=0, tag=11) print("进程1: 已发起异步接收,开始计算任务...") # 模拟计算任务 result = sum(range(1000)) req.Wait() print(f"接收数据验证: {data[0:5]}...") ``` ### 三、多请求管理 ```python if rank == 0: requests = [] for i in range(1, comm.Get_size()): data = np.array([i*10], dtype=int) req = comm.Isend(data, dest=i, tag=20) requests.append(req) MPI.Request.Waitall(requests) else: data = np.empty(1, dtype=int) req = comm.Irecv(data, source=0, tag=20) req.Wait() print(f"进程{rank} 收到数据: {data[0]}") ``` ### 四、通信计算重叠 通过合理安排计算任务和通信顺序实现重叠: ```python # 发送数据后立即开始本地计算 req_send = comm.Isend(data_buf, dest=1) local_computation() req_send.Wait() # 接收数据前启动计算 req_recv = comm.Irecv(recv_buf, source=0) partial_result = compute_phase1() req_recv.Wait() final_result = compute_phase2(partial_result, recv_buf) ``` ### 五、高级异步集体操作 ```python # 异步全局求和 sendbuf = np.array(rank, dtype=int) recvbuf = np.zeros(1, dtype=int) req = comm.Iallreduce(sendbuf, recvbuf, op=MPI.SUM) req.Wait() print(f"全局求和结果: {recvbuf[0]}") ``` ### 六、关键注意事项 1. 缓冲区管理:必须保证通信完成前不修改发送缓冲区 2. 错误处理: ```python try: req.Wait() except MPI.Exception as e: print(f"通信错误: {e}") ``` 3. 性能优化:建议使用`MPI.Attach_buffer()`预分配缓冲区[^2]
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