sqlalchemy报错：No engine is bound to this Table’s MetaData. Pass an engine to the Table via autoload_w首先，借着这个报错，我们来研究一下如何在项目中相对优雅的使用sqlalchemy 1、数据异步是指跟数据库操作等待数据返回所需的时间消耗。这部分时间也应该还给cpu。 2、对数据库表的操作，请求和返回
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2024-07-30 11:00:33
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flask_sqlalchemy是如何在多线程中对数据库操作不相互影响数据库操作隔离结论：使用scoped_session实现数据库操作隔离flask的api.route()接收一个请求，就会创建一个新的线程去处理，请求之间不相互影响flask_sqlalchemy是如何使用db.session使多个请求中保函的改变同一个表的sql操作不相互影响的在flask_sqlalchemy.SQLAlch
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2024-04-01 13:51:54
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最近使用到flask的sqlalchemy，因为flask对sqlalchemy做了一些封装，加上自己本身对sqlalchemy也不熟悉，用法上走了很多弯路。因为没时间去研究sqlalchemy的源码，所以只能简单的测试下用法。1、flask-sqlalchemy是线程安全的2、每次查询完以后，记得commit，不然会占用连接池 我在本地做了个简单的测试，如果单次查询请求完，不commit的话，
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2024-04-20 11:03:32
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作者: 松晨死锁是指在某组资源中，两个或两个以上的线程在执行过程中，在争夺某一资源时而造成互相等待的现象，若无外力的作用下,它们都将无法推进下去，死时就可能会产生死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁线程。 死锁是指在某组资源中，两个或两个以上的线程在执行过程中，在争夺某一资源时而造成互相等待的现象，若无外力的作用下,它们都将无法推进下去，死时就可能会产生死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁线程
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2024-09-10 21:28:38
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文章目录问题背景问题解决探讨1.利用唯一索引2.带条件的INSERT3.文件预去重处理4.将错就错 问题背景系统中有个定时任务，会处理一些其它系统送来的文件。 它会批量扫描这些文件中各行数据并记录入表。 业务上要求数据库记录字段KEY需要唯一，如果已有记录则不处理文件中对应内容。所以代码中最开始的校重逻辑实现是： 处理前先查库中是否有已存在KEY=文件记录的，不存在才insert。 伪代码如下：
文章目录1、Callable接口2、线程池2.1、配置线程池2.2、CompletableFuture 组合式异步编排2.2.1、创建异步对象2.2.2、计算完成时回调方法2.2.3、handle 方法2.2.4、**线程串行化**2.2.5、两任务组合-都要完成2.2.6、两任务组合-只要有一个任务完成就执行第三个2.2.7、多任务组合 大家知道Java语言原生支持多线程，实现多线程的方式主
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2024-01-17 07:14:09
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SQLite 支持三种线程模式：1. 单线程模式 这种模式下，没有进行互斥，多线程使用不安全2. 多线程模式 这种模式下，在多线程中使用单个数据库连接是不安全的，否则就是安全的。（译注：即不能在多个线程中共享数据库连接）3. 串行模式 这种模式下，sqlite是线程安全的。（译注：即使在多个
目录一、engine 与 connection1.1 engine1.2 链接（connection）二、多线程与SQLAlchemy 中的session2.1 创建 session2.2 多线程中使用 session三、多线程共享 session3.1 线程间共享 session 易报错3.2 多线程间通过互斥锁互斥访问 session小结一、engine 与 connection1.1 eng
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2023-10-07 22:54:04
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一 . SQLAlchemy 基本使用 单表 一对多表 多对多表 数据库连接方方式（多线程）原生sql1.SQLAlchemy 介绍pip3 install sqlalchemy
SQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，
简言之便是：将类和对象转
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2023-07-16 15:29:02
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文章目录一、概述二、代码三、查看线程数 一、概述数据集较小时（小于2W）建议num_works不用管默认就行，因为用了反而比没用慢。 当数据集较大时建议采用，num_works一般设置为（CPU线程数±1）为最佳，可以用以下代码找出最佳num_works（注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if name == ‘main’:下才不会报错）二、代码import time
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2023-07-25 16:56:28
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更正说明：时间 2018/01/23现在我所测试得到的dataParallel只能有效的进行前向传播，不能后向传播。下面的关于后向传播的原因我没有在代码层面进行分析，所以下面的记录部分（前面传播）是正确的。不过可以得出的结论有：Dataparallel不支持自动的后向传播；Variable的grad_fn不能修改；Variable只有叶节点（在pytorch中计算图的倒着来的，叶节点就是初始输入节
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2023-08-30 23:40:55
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线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一.通过委托的方式委托中的Invoke方法完成一个委托方法的封送，在Invoke封送的方法被执行完毕前，Invoke方法不会返回，从而调用者线程将被阻塞。委托中的BeginInvoke方法是从ThreadPool取出
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2023-06-09 10:52:10
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JAVA 实现多线程下载大文件开发中遇到一个问题，下载大文件到本地，导致等待时间过长，然后就寻找一个可以多线程下载的办法，受下载软件启发，想到多线程下载， 原理，首先查到这个文件的大小，然后根据线程数量去分配每个线程下载多大的片段，然后将每个线程的组合到一起，就是最终的下载文件。如图然后就是代码时间， 必不可少的控制层@Override
@ApiOperation(value = "多线程
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2023-06-08 08:50:13
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本文翻译自：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html#general-optimizationspytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html#general-optimizations性能调优指南是一组优化和最佳实践，可以加速 PyTorch 中深
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2023-12-04 20:58:41
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硬盘，显卡这些硬件是可以不消耗CPU资源而自动与内存交换数据的，这也是实现异步的基本条件。所以异步是硬件式的异步，而多线程就是多个thread并发。使用委托实现异步调用通过Action以及Func的BeginInvoke方法可以很轻松的实现异步调用，如下：private void btnAsync_Click(object sender, EventArgs e)
{
Console.Wr
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2023-06-09 17:37:00
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线程通常用来执行并行计算，为大量阻塞操作增加并发度。计算机执行计算任务时，通常还需要与各种IO设备交互，这些设备和CPU、内存比起来慢几个数量级。大部分web应用的瓶颈都在于IO操作，如读写磁盘，网络操作，读取数据库。使用怎样的策略等待这段时间，就成了改善性能的关键。 线程怎么样？如果大量创建线程，在线程数大于CPU数时，线程会有额外的调度开销，所以线程数太多反而会使计算性能下降。而且多
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2023-12-02 15:19:06
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一 why在前面的文章《linux进程间通信—本地socket套接字(三)—多线程实现一个server对应多个client》以及《linux进程间通信—本地socket套接字(二)—多进程程实现一个server对应多个client》中，我们采取的方式都是在server端的应用程序中，调用accept函数阻塞等待客户端的连接。这么做的缺点是什么呢？我们知道accept函数会发生阻塞，s
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2024-09-11 15:03:57
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1、基于threding.local，推荐使用 2、基于多线程
原创
2021-07-15 13:45:19
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目录 1 ORM2 sqlalchemy3 基本使用3.1 创建连接3.1.1 利用连接池执行sql3.1.2 利用session来执行sql3.2 创建基类3.3 创建实体类3.3.1 常用字段3.4 实例化3.5 创建表3.6 创建会话Session3.7 数据操作3.7.1 增加数据3.7.2 简单查询3.7.3 修改数据3.7.4 删除数据(不建议)3.7.5 状态3.7.6 枚举字段
flask_sqlalchemy是如何在多线程中对数据库操作不相互影响数据库操作隔离结论：使用scoped_session实现数据库操作隔离flask的api.route()接收一个请求，就会创建一个新的线程去处理，请求之间不相互影响flask_sqlalchemy是如何使用db.session使多个请求中保函的改变同一个表的sql操作不相互影响的在flask_sqlalchemy.SQLAlch
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2024-05-19 12:32:42
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