记录：并发：在一个时间段，处理多个任务，单核也可以并发（CPU分时间片）；并行：在同一个时刻，处理多个任务，必须多核才能并行；一、Python实现并发的手段：1、操作系统提供：进程、线程；2、编程语言提供：协程：用户空间的调度（py3）；题外话：现在的操作系统，进程和线程的区别越来越小，因为进程越来越轻了；实际上，Linux的线程是通过进程实现的；二、Python的进程和线程的区别：Python每
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2023-07-05 19:33:41
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并发：看起来像同时运行就是并发并行：同一时间同时被执行叫做并行，最大并行数就是CPU核数协程不是实实在在存在的物理基础和操作系统运行逻辑，只是程序员从代码层面避开了系统对遇到IO的程序会切走CPU资源的一种方法，在IO密集型任务中，通过协程，可以让CPU尽可能多的时间在本程序上执行，由于协程的原理是遇到IO及让cpu去执行其他代码，不停的来回切，在基于socket TCP通信中，这便为并发提供了土
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2023-10-10 11:42:48
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本文对python支持的几种并发方式进行简单的总结。Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发（异步IO本文不涉及）。概念上来说，多进程并发即运行多个独立的程序，优势在于并发处理的任务都由操作系统管理，不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便；多线程并发则由程序员管理并发处理的任务，这种并发方式可以方便地在线程间共享数据（前提是不能互斥）。Python对多线程和多进程的支持都比一般
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2023-10-07 22:21:25
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# 实现Python Fastapi并发库concurrent教程
## 一、整体流程
下面是实现Python Fastapi并发库concurrent的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------------------- |
| 1 | 安装FastAPI和Uvicorn |
| 2
原创
2024-03-03 04:47:37
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## Python高并发SQL库
在开发中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，特别是在高并发场景下。传统的数据库访问方式，如使用Python的MySQLdb库，往往会在高并发情况下出现性能瓶颈。为了解决这个问题，出现了一些专门用于处理高并发SQL的Python库，本文将向大家介绍其中一个常用的库——`aiomysql`。
### 什么是aiomysql
`aiomysql`是一个基于`a
原创
2024-01-29 11:37:04
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# Python TCP 高并发库实现指南
在如今的网络环境中，高并发处理是一个必不可少的特性。尤其是在开发网络服务的时候，如何处理大量的并发请求成为了开发者需要掌握的重要技能之一。本文将指导你如何使用 Python 实现一个简单的 TCP 高并发服务器。
## 整体流程
以下是实现 TCP 高并发服务器的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用 schedule 库进行 Python 并发调度
在现代软件开发中，任务调度是一项常见需求。Python 的 `schedule` 库为我们提供了一种简单而有效的方式来执行定时任务。本文将介绍 `schedule` 库的基本用法，并展示如何使用它进行并发调度。
## 什么是 schedule 库？
`schedule` 是一个轻量级的Python定时任务调度库，能够帮助我们在特定时
requests库是个串行库，grequests库是并行库。把请求放到列表中，一起发送，返回的也是一个列表 下面做个实验; 先用requests进行对一个接口的100次访问： import requests import time start = time.time() res_list = [re
原创
2022-07-04 21:51:36
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## Python并发查询数据库
在现代应用程序中，访问数据库是一项常见的任务。然而，当需要处理大量请求时，串行查询数据库可能会导致性能瓶颈。为了提高查询速度，我们可以使用并发技术来同时处理多个数据库查询。本文将介绍如何使用Python进行并发查询数据库，并提供代码示例。
### 并发查询的优势
在传统的串行查询中，每个查询都需要等待前一个查询完成后才能执行。这种方法在面对大量请求时会导致延
原创
2023-08-31 12:29:43
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有时你用Python的Pandas打开一个大数据集，尝试获得一些指标，整个事情只是可怕地冻结。 如果您使用大数据，您知道如果您正在使用Pandas，那么您可以等待一小段时间来获得一个简单的系列平均值，让我们甚至不会调用apply。这只是几百万行！当你达到数十亿美元时，你最好开始使用Spark或其他东西。我不久前发现了这个工具：一种加速Python数据分析的方法，无需获得更好的基础设施或切换语言。如
在数据库中，并发控制是指在多个用户/进程/线程同时对数据库进行操作时，如何保证事务的一致性和隔离性的，同时最大程度地并发。
当多个用户/进程/线程同时对数据库进行操作时，会出现3种冲突情形：
读-读，不存在任何问题读-写，有隔离性问题，可能遇到脏读（会读到未提交的数据） ，幻读(重复读)等。写-写，可能丢失更新要解决冲突，一种办法是是锁，即基于锁的并发控制，比如2PL，这种方式
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2024-01-04 21:11:18
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## 实现Java并发库的流程
实现一个Java并发库需要经历以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 创建一个线程池 |
| 步骤2 | 提交任务到线程池 |
| 步骤3 | 实现并发操作 |
| 步骤4 | 等待并发操作完成 |
| 步骤5 | 关闭线程池 |
下面将详细介绍每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
### 步骤1：创建
原创
2023-10-01 09:21:11
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这周又填了一个以前挖下的坑。这个博客系统使用Psycopy库实现与PostgreSQL数据库的通信。前期，只是泛泛地了解了一下SQL语言，然后就胡乱拼凑出这么一个简易博客系统。10月份找到工作以后，认真读了《数据库系统概念》这本书，对数据库有了更深的认识。然后就开始对博客系统的数据库查询模块开始重构。改进之前之前，我的查询步骤很简单，就是：前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 -->
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2023-10-07 21:22:53
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在高并发的用户场景下，使用 Python 处理数据库的请求是件挑战性的事情。随着用户的增加，如何高效地进行数据库操作，确保数据的一致性与性能，成为我面临的问题。
用户场景还原：
用户在我的应用上发起大量请求，涉及数据的读取与写入。随着请求量的增加，系统的反应速度逐渐变慢，甚至出现了处理超时的情况。以下是我在处理过程中的一些关键事件：
- 事件1：用户并发发起查询请求
- 事件2：数据库开始承受
MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。为服务器端设计的数据库，能承受高并发访问。python如何使用MySQL数据库呢？首先需要安装MySQL，我这里安装的版本是 5.0.96-community-nt。
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:483546416，群里都是学Python开发的，如果你正在学习Python ，小编欢迎你加入，大家都是软件开发党，不定期分享干货
# Python 高并发数据库框架的科普
在现代互联网应用中，随着用户量的增加，系统的性能往往会受到越来越大的压力。在这种情况下，数据库的高并发处理能力显得尤为重要。Python作为一种高效的编程语言，有很多高并发数据库框架可供选择，今天我们将认识几种常用的框架，并通过示例代码深入理解它们的工作原理。
## 什么是高并发？
高并发是指在同一时间内，系统能够处理大量的请求。对于数据库来说，这意
1.java5的Semaphere同步工具Semaphore可以维护当前访问自身的线程个数，并提供了同步机制。使用Semaphore可以控制同时访问资源的线程个数，例如，实现一个文件允许的并发访问数。Semaphore实现的功能就类似银行有6个窗口，12个人有业务要操作，那么同时只能有6个人占用窗口，当有的人业务操作完毕之后，让开位置，其它等待的人群中，有一人可以占用当前窗口，操作自己的业务。另外
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2024-04-12 13:54:18
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1.什么是数据库并发性： 数据库最大的特点是数据共享。即可以同一时间供多个用户根据自己的需要来操作数据库。我们生活中的许多数据库应用系统都是同一时刻允许各个用户执行不同的操作。如：火车票售票、飞机订票、银行系统、超市管理 等等。 数据库中最小的工作单元是事
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2024-07-19 13:55:46
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数据库的并发问题，可以简化成两个事务操作数据库，可以分为三种情况：1.两个事务都在读数据库：这种情况并不会产生并发问题；2.一个事务在读数据库，另一个事务在写数据库；3.两个事务都在写数据库第二种情况如果两个事务对数据库一读一写，可能就会造成我们常说的脏读、不可重复读、幻读的问题：脏读：一个事务读到了其他事务没有提交的数据。不可重复读：一个事务更新了数据，使得另一个事务在同一次事务中查询的数据不一
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2024-03-20 21:15:08
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目录：[ -Compare and SwapCompare and SetJDK 5 的并发包中提供了很多类，这些类提供了比原有的并发机制更好的性能和伸缩性。要想理解这些类的工作机理，那就不得不提到 CAS。CAS 全称是 Compare and Swap，是指现代主流 CPU 都支持的一种指令，这个指令能为多线程编程带来更好的性能（稍后会详细介绍）。另外一个可能会被当做 CAS 的是 Compa
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2023-07-01 14:29:13
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