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Flask 之分析线程和协程

flask之分析线程和协程 01 思考：每个请求之间的关系 我们每一个请求进来的时候都开一个进程肯定不合理，那么如果每一个请求进来都是串行的，那么根本实现不了并发，所以我们假定每一个请求进来使用的是线程。 那么线程中数据互相不隔离，存在修改数据的时候数据不安全的问题。 假定我们的

【MicroPython】

转义非字母数字的字符，转义结果为预定义字符串codepoint2name[] def qstr_escape(qst): def esc_char(m): c = ord(m.group(0)) try: name = codepoint2name[c] except KeyError: name = "0x%02x" % c return "_"

【SqlServer】自动备份数据库

前言 由于使用了Express版本，没有SqlServer作业功能，所有才有了下面的备份数据库的思路。 删除指定天数之前的备份数据库文件 下面的内容保存为DeleteDB.vbs 注意： (1)sFolder，为保存备份bak文件的文件夹(2)iSaveFileDay，为删除多少天之前的数据库bak文件(3)C:\SQLScript\Log.txt，为操作

SQL SERVER ->> 查找自增列（IDENTITY）为INT的表剩余的自增数值剩余量

  SELECT B.NAME table_name, A.NAME AS column_name, d.name AS data_type, C.rowcnt, IDENT_CURRENT(B.NAME) AS IDENT_CURR, POWER(CAST(2 AS BIGINT),31)-1-IDENT_CURRENT(B.NAME) AS remaining FROM sys.columns a JOIN sys.types d ON a.system_type_id = d.system_typ

flask 3 上下文管理、threading.local相关、基础知识

Flask day3 上下文管理、threading.local相关、基础知识 内容回顾 1.Linux命令 cd vim mkdir ls touch cat sed 2.面向对象：特殊方法 obj['x']=123 # 会执行__setitem__方法 obj.x=123 # 会执行setattr方法 obj + 123 3.functools # 自动传参 from functools import partial

PostgreSQL pg_ident.conf 文件简析

上回说到《PostgreSQL pg_hba.conf 文件简析》，里面讲到ident认证方式，需要建立映射用户或具备同名用户。 同名用户好办，各新建一个同名的操作系统用户和数据库用户，两个用户密码不必相同，但名字必须相同。用该用户登录到操作系统或su到该用户后，即可$ psql dbname。 如果不想新建同名用

Flask之request实现思想

Flask之全局的request,每次请求不一样的，是如何实现的？？？ 了解flask的都知道，每次请求request的对象，是不一样的，但request是全局对象，内部怎么做到的？在我们请求的时候，uwgsi会起一个线程，然而线程之间数据是可以共享的 ，flask是这样的思想，根据线程号，假设有一个全局的大字典 global_dict = {}

threading.local

作用：为每个线程创建一个独立的空间，使得线程对自己的空间中的数据进行操作（数据隔离）。 import threading from threading import local import time obj = local() def task(i): obj.xxxxx = i time.sleep(2) print(obj.xxxxx,i) for i in range(10): t = thre

自定义Local,支持线程和协程数据访问

# from threading import Thread # import time # lqz = -1 # def task(arg): # global lqz # lqz = arg # time.sleep(2) # print(lqz) # # for i in range(10): # # 起10个线程 # t = Thread(target=task,args=(i,)) # t.start() # 通过threadin

编译原理系列 · 实验二自上而下语法分析

系列第二更！ 目录实验二 自上而下语法分析实验目的题目设计思想源程序 实验二 自上而下语法分析 实验目的 给出 PL/0 文法规范，要求编写 PL/0 语言的语法分析程序。 通过设计、编制、调试一个典型的自上而下语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分

多线程局部变量之threading.local()用法

    假如，开了十个线程并且做同样的一件事，他们需要带着自己的数据进来，完成事情后带着自己的数据出去。如果是并发，同时进来，他们的数据就会混乱。 一般情况，我们加锁就可以了，一个人先进来，先加锁，另一个人过来看到加锁了，就在外面等，等里面的人出来，自己进去加锁，这样就不会出现数据混乱

CODESYS在RFID（射频识别）技术中的应用----“BL IDENT”，用于定制化射频识别解决方案

背景 RFID是一种非接触式的自动识别技术，它利用射频信号及其空间耦合的传输特性，实现对静止或移动物品的自动识别。射频识别常称为感应式电子芯片或接近卡、感应卡、非接触卡、电子标签、电子条码等。一个简单的RFID系统由阅读器（Reader）、应答器（Transponder）或电子标签（Tag）组成，其

Flask框架（二）

目录 一、请求扩展 1.1befor_request 1.2after_request 1.3before_first_request 1.4teardown_request 1.5errhandler(错误码) 1.6template_global() 1.7template_filter() 二、flask中间件 三、flask蓝图 3.1蓝图的介绍与使用 3.2蓝图的高级使用（重点内容） 3.3使用蓝图之中小型

频率组件

目录 频率组件 频率组件项目使用：请求方式频率限制 频率组件 重点 如何自定义频率类 频率检验规则 自定义频率类时最常见的：短信接口一分钟只能发送一条 自定义频率类 自定义类继承 SimplerRateThrottle 设置类实现scope，值就是一个字符串，与settings中的DEFAULT_THROTTLE

flask之分析线程和协程

flask之分析线程和协程 01 思考：每个请求之间的关系 我们每一个请求进来的时候都开一个进程肯定不合理，那么如果每一个请求进来都是串行的，那么根本实现不了并发，所以我们假定每一个请求进来使用的是线程。 那么线程中数据互相不隔离，存在修改数据的时候数据不安全的问题。 假定我们的

flask上下文管理相关 - threading.local 以及原理剖析

threading.local 面向对象相关: setattr/getattr class Foo(object): pass obj = Foo() obj.x1 = 123 # object.__setattr__(obj,'x1',123) print(obj.x1) # object.__getattr__(obj,'x1') Local类的模拟 简易版 class Local(object): def __init__(self):

Werkzeug之LocalStack源码解析

Werkzeug之LocalStack源码解析 原博文地址 http://liuyajing.coding.me/blogs/python/2018/werkzeug-localstack/ 一、引入 最近在阅读 Flask 的源码，遇到三个概念：Local 、 LocalStack 和 LocalProxy ，本文主要就针对 LocalStack 概念及其源码进行原理剖析。 二、原理 这个类类似于：c

Flash 上下文管理

1、Local() 作用：为每个协程或线程创建一个独立的内存空间 储存格式： { 唯一标识: {'stack': []}} 代码 try: from greenlet import getcurrent as get_identexcept: from threading import get_identclass Local: __slots__ = ('__storage__', '__ident_func__'

EWB delete routing

FORM delete_routing_ewb USING f_plnty TYPE plko-plnty                               f_plnnr TYPE plko-plnnr                               f_plnal TYPE plko-plnal             

threading.local在flask中的用法

一、介绍 threading.local的作用： 多个线程修改同一个数据，复制多份变量给每个线程用，为每个线程开辟一块空间进行数据的存储，而每块空间内的数据也不会错乱。 二、不使用threading.local会导致数据错乱 # 不用localfrom threading import Threadimport timelqz = -1def task(arg):

补充

pipreqs： - 项目依赖 pip3 install pipreqs- 生成依赖文件：pipreqs ./ - 安装依赖文件：pip3 install -r requirements.txt   函数和方法 from types import MethodType,FunctionType​class Foo(object): def fetch(self): pass​print(isinstance(Foo.fetch,MethodType))

threading Tread属性

name，ident，is_active参数的演示 import threading import time def worker(): count = 0 while True: if count > 5: break time.sleep(2) count += 1 print(threading.current_thread().name) t = threading.Thread(ta