pythonmysql多线程

㈠ 为什么有人说 python 的多线程是鸡肋

因为 Python 中臭名昭着的 GIL。

那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。

多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们使用单线程来执行，完成时间会是多少？使用多线程又会是多少？show me the code

那么把 GIL 去掉可行吗？

还真有人这么干多，但是结果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 两位哥们就创建了一个去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可变数据结构上把 GIL 替换为更为细粒度的锁。然而，做过了基准测试之后，去掉GIL的 Python 在单线程条件下执行效率将近慢了2倍。

Python之父表示：基于以上的考虑，去掉GIL没有太大的价值而不必花太多精力。

㈡ python sqlalchemy 多线程怎么写

首先说下，由于最新的 0.8 版还是开发版本，因此我使用的是 0.79 版，API 也许会有些不同。
因为我是搭配 MySQL InnoDB 使用，所以使用其他数据库的也不能完全照搬本文。
接着就从安装开始介绍吧，以 Debian/Ubuntu 为例（请确保有管理员权限）：
1.MySQL

复制代码代码如下:
apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-client
apt-get install libmysqlclient15-dev

2.python-mysqldb

复制代码代码如下:
apt-get install python-mysqldb

3.easy_install

python ez_setup.py
4.MySQL-Python

复制代码代码如下:
easy_install MySQL-Python

5.SQLAlchemy

复制代码代码如下:
easy_install SQLAlchemy
如果是用其他操作系统，遇到问题就 Google 一下吧。我是在 Mac OS X 上开发的，途中也遇到些问题，不过当时没记下来……
值得一提的是我用了 MySQL-Python 来连 MySQL，因为不支持异步调用，所以和 Tornado 不是很搭。不过性能其实很好，因此以后再去研究下其他方案吧……
装好后就可以开始使用了：

复制代码代码如下:
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

DB_CONNECT_STRING = 'mysql+mysqldb://root:123@localhost/ooxx?charset=utf8'
engine = create_engine(DB_CONNECT_STRING, echo=True)
DB_Session = sessionmaker(bind=engine)
session = DB_Session()

这里的 DB_CONNECT_STRING 就是连接数据库的路径。“mysql+mysqldb”指定了使用 MySQL-Python 来连接，“root”和“123”分别是用户名和密码，“localhost”是数据库的域名，“ooxx”是使用的数据库名（可省略），“charset”指定了连接时使用的字符集（可省略）。
create_engine() 会返回一个数据库引擎，echo 参数为 True 时，会显示每条执行的 SQL 语句，生产环境下可关闭。
sessionmaker() 会生成一个数据库会话类。这个类的实例可以当成一个数据库连接，它同时还记录了一些查询的数据，并决定什么时候执行 SQL 语句。由于 SQLAlchemy 自己维护了一个数据库连接池（默认 5 个连接），因此初始化一个会话的开销并不大。对 Tornado 而言，可以在 BaseHandler 的 initialize() 里初始化：

复制代码代码如下:

class BaseHandler(tornado.web.RequestHandler):
def initialize(self):
self.session = models.DB_Session()
def on_finish(self):
self.session.close()

对其他 Web 服务器来说，可以使用 sqlalchemy.orm.scoped_session，它能保证每个线程获得的 session 对象都是唯一的。不过 Tornado 本身就是单线程的，如果使用了异步方式，就可能会出现问题，因此我并没使用它。
拿到 session 后，就可以执行 SQL 了：

复制代码代码如下:
session.execute('create database abc')
print session.execute('show databases').fetchall()
session.execute('use abc')
# 建 user 表的过程略
print session.execute('select * from user where id = 1').first()
print session.execute('select * from user where id = :id', {'id': 1}).first()

不过这和直接使用 MySQL-Python 没啥区别，所以就不介绍了；我还是喜欢 ORM 的方式，这也是我采用 SQLAlchemy 的唯一原因。
于是来定义一个表：

复制代码代码如下:
from sqlalchemy import Column
from sqlalchemy.types import CHAR, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

BaseModel = declarative_base()
def init_db():
BaseModel.metadata.create_all(engine)
def drop_db():
BaseModel.metadata.drop_all(engine)

class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(CHAR(30)) # or Column(String(30))
init_db()
declarative_base() 创建了一个 BaseModel 类，这个类的子类可以自动与一个表关联。
以 User 类为例，它的 __tablename__ 属性就是数据库中该表的名称，它有 id 和 name 这两个字段，分别为整型和 30 个定长字符。Column 还有一些其他的参数，我就不解释了。
最后，BaseModel.metadata.create_all(engine) 会找到 BaseModel 的所有子类，并在数据库中建立这些表；drop_all() 则是删除这些表。
接着就开始使用这个表吧：

复制代码代码如下:
from sqlalchemy import func, or_, not_

user = User(name='a')
session.add(user)
user = User(name='b')
session.add(user)
user = User(name='a')
session.add(user)
user = User()
session.add(user)
session.commit()
query = session.query(User)
print query # 显示SQL 语句
print query.statement # 同上
for user in query: # 遍历时查询
print user.name
print query.all() # 返回的是一个类似列表的对象
print query.first().name # 记录不存在时，first() 会返回 None
# print query.one().name # 不存在，或有多行记录时会抛出异常
print query.filter(User.id == 2).first().name
print query.get(2).name # 以主键获取，等效于上句
print query.filter('id = 2').first().name # 支持字符串
query2 = session.query(User.name)
print query2.all() # 每行是个元组
print query2.limit(1).all() # 最多返回 1 条记录
print query2.offset(1).all() # 从第 2 条记录开始返回
print query2.order_by(User.name).all()
print query2.order_by('name').all()
print query2.order_by(User.name.desc()).all()
print query2.order_by('name desc').all()
print session.query(User.id).order_by(User.name.desc(), User.id).all()
print query2.filter(User.id == 1).scalar() # 如果有记录，返回第一条记录的第一个元素
print session.query('id').select_from(User).filter('id = 1').scalar()
print query2.filter(User.id > 1, User.name != 'a').scalar() # and
query3 = query2.filter(User.id > 1) # 多次拼接的 filter 也是 and
query3 = query3.filter(User.name != 'a')
print query3.scalar()
print query2.filter(or_(User.id == 1, User.id == 2)).all() # or
print query2.filter(User.id.in_((1, 2))).all() # in
query4 = session.query(User.id)
print query4.filter(User.name == None).scalar()
print query4.filter('name is null').scalar()
print query4.filter(not_(User.name == None)).all() # not
print query4.filter(User.name != None).all()
print query4.count()
print session.query(func.count('*')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count('1')).select_from(User).scalar()
print session.query(func.count(User.id)).scalar()
print session.query(func.count('*')).filter(User.id > 0).scalar() # filter() 中包含 User，因此不需要指定表
print session.query(func.count('*')).filter(User.name == 'a').limit(1).scalar() == 1 # 可以用 limit() 限制 count() 的返回数
print session.query(func.sum(User.id)).scalar()
print session.query(func.now()).scalar() # func 后可以跟任意函数名，只要该数据库支持
print session.query(func.current_timestamp()).scalar()
print session.query(func.md5(User.name)).filter(User.id == 1).scalar()
query.filter(User.id == 1).update({User.name: 'c'})
user = query.get(1)
print user.name
user.name = 'd'
session.flush() # 写数据库，但并不提交
print query.get(1).name
session.delete(user)
session.flush()
print query.get(1)
session.rollback()
print query.get(1).name
query.filter(User.id == 1).delete()
session.commit()
print query.get(1)

增删改查都涉及到了，自己看看输出的 SQL 语句就知道了，于是基础知识就介绍到此了。

下面开始介绍一些进阶的知识。
如何批量插入大批数据？

可以使用非 ORM 的方式：

复制代码代码如下:
session.execute(
User.__table__.insert(),
[{'name': `randint(1, 100)`,'age': randint(1, 100)} for i in xrange(10000)]
)
session.commit()

上面我批量插入了 10000 条记录，半秒内就执行完了；而 ORM 方式会花掉很长时间。
如何让执行的 SQL 语句增加前缀？

使用 query 对象的 prefix_with() 方法：

复制代码代码如下:
session.query(User.name).prefix_with('HIGH_PRIORITY').all()
session.execute(User.__table__.insert().prefix_with('IGNORE'), {'id': 1, 'name': '1'})
如何替换一个已有主键的记录？

使用 session.merge() 方法替代 session.add()，其实就是 SELECT + UPDATE：

复制代码代码如下:
user = User(id=1, name='ooxx')
session.merge(user)
session.commit()

或者使用 MySQL 的 INSERT … ON DUPLICATE KEY UPDATE，需要用到 @compiles 装饰器，有点难懂，自己搜索看吧：《SQLAlchemy ON DUPLICATE KEY UPDATE》 和 sqlalchemy_mysql_ext。
如何使用无符号整数？

可以使用 MySQL 的方言：

复制代码代码如下:
from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER
id = Column(INTEGER(unsigned=True), primary_key=True)
模型的属性名需要和表的字段名不一样怎么办？

开发时遇到过一个奇怪的需求，有个其他系统的表里包含了一个“from”字段，这在 Python 里是关键字，于是只能这样处理了：

复制代码代码如下:
from_ = Column('from', CHAR(10))
如何获取字段的长度？

Column 会生成一个很复杂的对象，想获取长度比较麻烦，这里以 User.name 为例：

复制代码代码如下:
User.name.property.columns[0].type.length
如何指定使用 InnoDB，以及使用 UTF-8 编码？

最简单的方式就是修改数据库的默认配置。如果非要在代码里指定的话，可以这样：

复制代码代码如下:
class User(BaseModel):
__table_args__ = {
'mysql_engine': 'InnoDB',
'mysql_charset': 'utf8'
}

MySQL 5.5 开始支持存储 4 字节的 UTF-8 编码的字符了，iOS 里自带的 emoji（如 �� 字符）就属于这种。
如果是对表来设置的话，可以把上面代码中的 utf8 改成 utf8mb4，DB_CONNECT_STRING 里的 charset 也这样更改。
如果对库或字段来设置，则还是自己写 SQL 语句比较方便，具体细节可参考《How to support full Unicode in MySQL databases》。
不建议全用 utf8mb4 代替 utf8，因为前者更慢，索引会占用更多空间。
如何设置外键约束？

复制代码代码如下:
from random import randint
from sqlalchemy import ForeignKey

class User(BaseModel):
__tablename__ = 'user'
id = Column(Integer, primary_key=True)
age = Column(Integer)

class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))

for i in xrange(100):
session.add(User(age=randint(1, 100)))
session.flush() # 或 session.commit()，执行完后，user 对象的 id 属性才可以访问（因为 id 是自增的）
for i in xrange(100):
session.add(Friendship(user_id1=randint(1, 100), user_id2=randint(1, 100)))
session.commit()
session.query(User).filter(User.age < 50).delete()
执行这段代码时，你应该会遇到一个错误：

复制代码代码如下:
sqlalchemy.exc.IntegrityError: (IntegrityError) (1451, 'Cannot delete or update a parent row: a foreign key constraint fails (`ooxx`.`friendship`, CONSTRAINT `friendship_ibfk_1` FOREIGN KEY (`user_id1`) REFERENCES `user` (`id`))') 'DELETE FROM user WHERE user.age < %s' (50,)

原因是删除 user 表的数据，可能会导致 friendship 的外键不指向一个真实存在的记录。在默认情况下，MySQL 会拒绝这种操作，也就是 RESTRICT。InnoDB 还允许指定 ON DELETE 为 CASCADE 和 SET NULL，前者会删除 friendship 中无效的记录，后者会将这些记录的外键设为 NULL。
除了删除，还有可能更改主键，这也会导致 friendship 的外键失效。于是相应的就有 ON UPDATE 了。其中 CASCADE 变成了更新相应的外键，而不是删除。
而在 SQLAlchemy 中是这样处理的：

复制代码代码如下:
class Friendship(BaseModel):
__tablename__ = 'friendship'
id = Column(Integer, primary_key=True)
user_id1 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
user_id2 = Column(Integer, ForeignKey('user.id', ondelete='CASCADE', onupdate='CASCADE'))
如何连接表？

复制代码代码如下:
from sqlalchemy import distinct
from sqlalchemy.orm import aliased

Friend = aliased(User, name='Friend')
print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户
print session.query(distinct(User.id)).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 所有有朋友的用户（去掉重复的）
print session.query(User.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).distinct().all() # 同上
print session.query(Friendship.user_id2).join(User, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 所有被别人当成朋友的用户
print session.query(Friendship.user_id2).select_from(User).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).order_by(Friendship.user_id2).distinct().all() # 同上，join 的方向相反，但因为不是 STRAIGHT_JOIN，所以 MySQL 可以自己选择顺序
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).all() # 用户及其朋友
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).filter(User.id < 10).all() # id 小于 10 的用户及其朋友
print session.query(User.id, Friend.id).join(Friendship, User.id == Friendship.user_id1).join(Friend, Friend.id == Friendship.user_id2).all() # 两次 join，由于使用到相同的表，因此需要别名
print session.query(User.id, Friendship.user_id2).outerjoin(Friendship, User.id

㈢ Python多线程是什么意思

简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。
UPDATE：如评论指出，Ruby也是有thread支持的，而且至少Ruby MRI是有GIL的。
如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch
但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。
反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…
如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。
再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：
multiprocessing这个mole有一个mmy的sub mole，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。
假设你使用的是multiprocessing的Pool，是使用多进程实现了concurrency
from multiprocessing import Pool
如果把这个代码改成下面这样，就变成多线程实现concurrency
from multiprocessing.mmy import Pool
两种方式都跑一下，哪个速度快用哪个就行了。
UPDATE:
刚刚才发现concurrent.futures这个东西，包含ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可能比multiprocessing更简单

㈣ python多线程能提高效率吗

很多爬虫工作者都遇到过抓取速度非常慢，现在的大多数网站都具备了反爬虫技术，对IP的访问频率限制很严格。如果想提升爬虫的速度，大家可以尝试以下方法。

一、尽量减少访问次数。
单次爬虫任务的大多耗时在网络请求等待响应，所以能减少网络请求就尽量减少请求，这样既能减少目标网站的压力，也能减少代理服务器的压力，提高工作效率。

二、精简流程，减少重复。
大部分网站并不是严格意义上的树状结构，而是多重交叉的网状结构，所以从多个入口深入的网页会有很多重复，一般根据URL或者ID进行唯一性判别，爬过的就不需要再爬。一些数据如果可以在一个页面内获取到，也可以在多个页面下获取到，那就选择只在一个页面内获取。

三、多线程任务。
大量爬虫是一个IO阻塞的任务，所以采用多线程的并发方式可以有效地提高整体速度。多线程可以更好地提高资源利用率，程序设计也更加坚定，程序响应也更快。

四、分布式任务。
上面三点都做到极致了，但是单机单位时间内能爬取到的网页数量还不足以达到目标，在指定时间内还不能及时的完成任务，那么就只能多机器来同时进行爬虫任务了，这就是分布式爬虫。

做好以上几点，基本可以将爬虫的效率提升大半，另外爬虫代理ip也是不可缺少的尤其是对于量大的任务，IPIDEA提供全球ip的同时更注重保护数据的安全，也可以减少反爬虫策略的触发，一举多得。

㈤ python 多进程和多线程配合

由于python的多线程中存在PIL锁，因此python的多线程不能利用多核，那么，由于现在的计算机是多核的，就不能充分利用计算机的多核资源。但是python中的多进程是可以跑在不同的cpu上的。因此，尝试了多进程+多线程的方式，来做一个任务。比如：从中科大的镜像源中下载多个rpm包。
#!/usr/bin/pythonimport reimport commandsimport timeimport multiprocessingimport threadingdef download_image(url):
print '*****the %s rpm begin to download *******' % url
commands.getoutput('wget %s' % url)def get_rpm_url_list(url):
commands.getoutput('wget %s' % url)
rpm_info_str = open('index.html').read()

regu_mate = '(?<=<a href=")(.*?)(?=">)'
rpm_list = re.findall(regu_mate, rpm_info_str)

rpm_url_list = [url + rpm_name for rpm_name in rpm_list] print 'the count of rpm list is: ', len(rpm_url_list) return rpm_url_
def multi_thread(rpm_url_list):
threads = [] # url = 'https://mirrors.ustc.e.cn/centos/7/os/x86_64/Packages/'
# rpm_url_list = get_rpm_url_list(url)
for index in range(len(rpm_url_list)): print 'rpm_url is:', rpm_url_list[index]
one_thread = threading.Thread(target=download_image, args=(rpm_url_list[index],))
threads.append(one_thread)

thread_num = 5 # set threading pool, you have put 4 threads in it
while 1:
count = min(thread_num, len(threads)) print '**********count*********', count ###25,25,...6707%25

res = [] for index in range(count):
x = threads.pop()
res.append(x) for thread_index in res:
thread_index.start() for j in res:
j.join() if not threads:
def multi_process(rpm_url_list):
# process num at the same time is 4
process = []
rpm_url_group_0 = []
rpm_url_group_1 = []
rpm_url_group_2 = []
rpm_url_group_3 = [] for index in range(len(rpm_url_list)): if index % 4 == 0:
rpm_url_group_0.append(rpm_url_list[index]) elif index % 4 == 1:
rpm_url_group_1.append(rpm_url_list[index]) elif index % 4 == 2:
rpm_url_group_2.append(rpm_url_list[index]) elif index % 4 == 3:
rpm_url_group_3.append(rpm_url_list[index])
rpm_url_groups = [rpm_url_group_0, rpm_url_group_1, rpm_url_group_2, rpm_url_group_3] for each_rpm_group in rpm_url_groups:
each_process = multiprocessing.Process(target = multi_thread, args = (each_rpm_group,))
process.append(each_process) for one_process in process:
one_process.start() for one_process in process:
one_process.join()# for each_url in rpm_url_list:# print '*****the %s rpm begin to download *******' %each_url## commands.getoutput('wget %s' %each_url)
def main():
url = 'https://mirrors.ustc.e.cn/centos/7/os/x86_64/Packages/'
url_paas = 'http://mirrors.ustc.e.cn/centos/7.3.1611/paas/x86_64/openshift-origin/'
url_paas2 ='http://mirrors.ustc.e.cn/fedora/development/26/Server/x86_64/os/Packages/u/'

start_time = time.time()
rpm_list = get_rpm_url_list(url_paas) print multi_process(rpm_list) # print multi_thread(rpm_list)
#print multi_process()
# print multi_thread(rpm_list)
# for index in range(len(rpm_list)):
# print 'rpm_url is:', rpm_list[index]
end_time = time.time() print 'the download time is:', end_time - start_timeprint main()123456789101112131415161718

代码的功能主要是这样的：
main（）方法中调用get_rpm_url_list（base_url）方法，获取要下载的每个rpm包的具体的url地址。其中base_url即中科大基础的镜像源的地址，比如：http://mirrors.ustc.e.cn/centos/7.3.1611/paas/x86_64/openshift-origin/，这个地址下有几十个rpm包，get_rpm_url_list方法将每个rpm包的url地址拼出来并返回。
multi_process（rpm_url_list）启动多进程方法，在该方法中，会调用多线程方法。该方法启动4个多进程，将上面方法得到的rpm包的url地址进行分组，分成4组，然后每一个组中的rpm包再最后由不同的线程去执行。从而达到了多进程+多线程的配合使用。
代码还有需要改进的地方，比如多进程启动的进程个数和rpm包的url地址分组是硬编码，这个还需要改进，毕竟，不同的机器，适合同时启动的进程个数是不同的。

㈥ python 怎么实现多线程的

线程也就是轻量级的进程，多线程允许一次执行多个线程，Python是多线程语言，它有一个多线程包，GIL也就是全局解释器锁，以确保一次执行单个线程，一个线程保存GIL并在将其传递给下一个线程之前执行一些操作，也就产生了并行执行的错觉。

㈦ python中多进程和多线程的区别

什么是线程、进程?
进程(process)与线程(thread)是操作系统的基本概念，它们比较抽象，不容易掌握。
关于这两者，最经典的一句话就是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位”，线程是程序中一个单一的顺序控制流程，进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分配CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位，在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。
进程与线程的区别是什么?
进程是资源分配的基本单位，所有与该进程有关的资源，都被记录在进程控制块PCB中，以表示该进程拥有这些资源或正在使用它们，另外，进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有一个完整的虚拟地址空间，当进程发生调度时，不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。
与进程相对应的，线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源，线程只由相关堆栈(系统栈或用户栈)寄存器和线程控制表TCB组成，寄存器可被用来存储线程内的局部变量，但不能存储其他线程的相关变量。
通常在一个进程中可以包含若干个线程，它们可以利用进程所拥有的资源，在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。
由于线程比进程更小，基本上不拥有系统资源，所以对它的调度所付出的开销就会小得多，能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度，从而显着提高系统资源的利用率和吞吐量。
因而近年来推出的通用操作系统都引入了线程，以便进一步提高系统的并发性，并把它视为现代操作系统的一个重要指标。

㈧ 请教python如何开启多线程

可以定义函数把这些代码放在不同的函数里，然后threading模块
import threading
th1 = threading.Thread(target=func1, args=(arg1, arg2, ...))
照这样再定义别的线程，开启用Thread类的start方法
th1.start(); th2.start(); ...

㈨ Python之MySQL操作

MySQL 是目前使用最广泛的数据库之一，它有着良好的性能，能够跨平台，支持分布式，能够承受高并发。下载地址： MySQL :: Download MySQL Community Server 安装参考： 图解MySQL5.7.20免安装版配置方法-网络经验 (.com)

Python 大致有如下 5 种方式操作 MySQL。

先使用如下建表语句创建一张简单的数据库表。

2.1 mysqlclient

执行 pip install mysqlclient 进行安装，看一下具体操作。

新增

查询

cursor 查看方法

修改

删除

2.2 PyMySQL

执行 pip install pymysql 进行安装，使用方式与 mysqlclient 基本类似。

2.3 peewee

执行 pip install peewee 进行安装，看一下具体操作。

定义映射类

新增

查询

修改

删除

2.4 SQLAlchemy

执行 pip install sqlalchemy 进行安装，看一下具体操作。

定义映射类

新增

查询

修改

删除

Python学习日记

㈩ MySQL-python连接MySQL数据库问题，总是抛异常。

不要刚开始学多线程编程就这样玩。connection 和 cursor 都不是线程安全的。

如果测试环境用多个线程，每个线程要在线程里面获取自己的 connection，然后从这个connection 获取 cursor.

如果生产环境用多个线程，建议使用线程安全的连接池。