python使用哪种数据库(常用的python库有哪些)

Python中常用的数据库有很多,需要根据不同的业务和应用场景来选择合适的数据库,才能使程序更高效

一般常用的主要有MySQL,Redis,MangoDB等数据库

学习这些数据库，可以看黑马程序员视频库的学习视频，有代码、有资料，有PPT，不了解还可以问老师！

首先，不要使用保留字作为变量名：list

# 迭代出所有不包含在list中的项：

for key in filter(labmda _:_ not in list, dbdata):

delrecord(key)  # 删除 *** 作

simple

谁可以帮帮我，第一次注册知道，没什么分， 但一定会去赚分追加给最好的答案

我就不信你还去赚分来给我~~O(∩_∩)O

def cycle(a,i = 0):

____i += 1

____if a == 1:

________return i

____if a % 2 == 1:

________return cycle(a3 + 1,i)

____else:

________return cycle(a/2,i)

def myprint(a,b):

____starstr = ""

____for i in range(b):

________starstr += ""

____mystr = str(a) + ":" + starstr

____print mystr

def main():

____i = input("Please Enter a Value for i:")

____j = input("Please Enter a Value for j:")

____for t in range(i,j+1):

________myprint(t,cycle(t))

main()

Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。

借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。

1、新建单一进程

如果我们新建少量进程，可以如下：

import multiprocessing

import time

def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

timesleep(1)

if __name__ == "__main__":

p = multiprocessingProcess(target=func, args=("hello", ))

pstart()

pjoin()

print "Sub-process done"12345678910111213

2、使用进程池

是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。

注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。

processes=4是最多并发进程数量。

import multiprocessing

import time

def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

timesleep(1)

if __name__ == "__main__":

pool = multiprocessingPool(processes=4)

for i in xrange(10):

msg = "hello %d" %(i)

poolapply_async(func, (msg, ))

poolclose()

pooljoin()

print "Sub-process(es) done"12345678910111213141516

3、使用Pool，并需要关注结果

更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：

import multiprocessing

import time

def func(msg):

for i in xrange(3):

print msg

timesleep(1)

return "done " + msg

if __name__ == "__main__":

pool = multiprocessingPool(processes=4)

result = []

for i in xrange(10):

msg = "hello %d" %(i)

resultappend(poolapply_async(func, (msg, )))

poolclose()

pooljoin()

for res in result:

print resget()

print "Sub-process(es) done"1234567891011121314151617181920

20141225更新

根据网友评论中的反馈，在Windows下运行有可能崩溃(开启了一大堆新窗口、进程)，可以通过如下调用来解决：

multiprocessingfreeze_support()1

附录（自己的脚本）：

#!/usr/bin/python

import threading

import subprocess

import datetime

import multiprocessing

def dd_test(round, th):

test_file_arg = 'of=/zbkc/test_mds_crash/1m_%s_%s_{}' %(round, th)

command = "seq 100 | xargs -i dd if=/dev/zero %s bs=1M count=1" %test_file_arg

print command

subprocesscall(command,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocessSTDOUT)

def mds_stat(round):

p = subprocessPopen("zbkc mds stat", shell = True, stdout = subprocessPIPE)

out = pstdoutreadlines()

if out[0]find('active') != -1:

command = "echo '0205pm %s round mds status OK, %s' >> /round_record" %(round, datetimedatetimenow())

command_2 = "time (ls /zbkc/test_mds_crash/) 2>>/round_record"

command_3 = "ls /zbkc/test_mds_crash | wc -l >> /round_record"

subprocesscall(command,shell=True)

subprocesscall(command_2,shell=True)

subprocesscall(command_3,shell=True)

return 1

else:

command = "echo '0205 %s round mds status abnormal, %s, %s' >> /round_record" %(round, out[0], datetimedatetimenow())

subprocesscall(command,shell=True)

return 0

#threads = []

for round in range(1, 1600):

pool = multiprocessingPool(processes = 10) #使用进程池

for th in range(10):

# th_name = "thread-" + str(th)

# threadsappend(th_name) #添加线程到线程列表

# threadingThread(target = dd_test, args = (round, th), name = th_name)start() #创建多线程任务

poolapply_async(dd_test, (round, th))

poolclose()

pooljoin()

#等待线程完成

# for t in threads:

# tjoin()

if mds_stat(round) == 0:

subprocesscall("zbkc -s",shell=True)

break

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