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为什么Sqlalchemy数据库连接无法正确关闭？如何解决这个问题？
SQLAlchemy数据库连接的正确关闭方法及问题排查 在使用Python的SQLAlchemy库进行数据库操作时，确保数据库连接的正确关闭至关重要，以避免资源泄漏和性能问题。本文将分析一个常见的SQLAlchemy连接关闭问题，并提供解决方案。 以下代码片段展示了一个可能存在连接关闭问题的示例： from sqlalchemy import create_engine, url, delete, update, select, exists from sqlalchemy...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 28 -
Django时间范围查询：为什么__range参数不包含结束日期？
Django时间范围查询中的一个常见问题：__range参数为何有时会排除结束日期？本文将对此进行深入分析并提供解决方案。 在使用Django进行数据库查询时，基于时间范围筛选数据是常见操作。然而，许多开发者遇到这样的情况：使用__range参数时，查询结果却意外地排除了指定的结束日期(end_date)。这并非Django的bug，而是数据库查询中时间范围定义的特性导致的。 问题描述 开发者使用以下代码进行查询： result = amazonhistoryprice.o...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 54 -
在Django项目中，数据量达到几十万到一两百万条时，4核8G内存的服务器应选择什么样的缓存策略？
Django+MySQL：百万级数据缓存策略优化 面对Django项目中几十万到百万级MySQL数据的访问压力，尤其在4核8G服务器环境下，选择合适的缓存策略至关重要。本文分析几种缓存方案，并推荐最佳实践。 缓存方案对比 几种常见的缓存方式及其在该场景下的适用性分析如下： 数据库缓存: 直接利用数据库自身缓存机制。简单易行，但对于百万级数据，会显著增加数据库负担，可能导致性能瓶颈，尤其在内存有限的服务器上。不推荐。 文件缓存: 将数据存储在文件系统。实现简单，但磁...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 71 -
如何高效处理定时抓取数据：去重和数据填充的最佳策略？
定时抓取数据：巧妙解决去重和数据填充难题 本文探讨如何高效处理定时抓取数据，特别是如何确保数据完整性，即在每隔两小时的抓取任务中，每个时间点都有数据，并有效处理重复数据。 假设爬虫每两小时抓取一次数据，例如1点开始抓取。如果在1点03分获取数据，则将其归入1点的数据，方便后续图表制作。 关键在于处理重复数据和未抓取到数据的时段。 首先，为每个抓取任务生成唯一的分类ID，例如时间戳“2023-02-21 01:00:00”，代表该任务对应的时间段。这便于区分不同时间段的数据...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 63 -
Scrapy 分布式爬虫架构设计：Redis 队列与数据存储优化
如何利用 redis 设计 scrapy 分布式爬虫系统？1. 使用 redis 作为任务队列和数据存储，2. 通过 scrapy_redis 扩展实现爬虫与 redis 集成，3. 设置并发请求数和下载延迟进行性能优化。这三个步骤帮助构建高效处理大规模数据的分布式爬虫架构。 引言 在现代网络爬虫领域，Scrapy 已然成为一款备受推崇的工具。然而，当我们面对海量数据爬取的需求时，单机爬虫显然力不从心。这时，分布式爬虫架构便成了我们的救星。今天，我们将探讨如何利用 Redi...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 24 -
MyBatis-Plus查询结果前后不一致，是什么原因导致的？
mybatis-plus缓存导致查询结果不一致问题分析 本文分析一个MyBatis-Plus查询结果前后不一致的问题。问题现象：数据库字段last值更新后，第一次查询读取到新值，但稍后第二次查询却读取到旧值，之后再次查询又读取到最新值。 日志显示关键信息： 第一次查询 (17:49:09.423): last值为22，随后更新为23，并立即读取到last = 23。 第二次查询 (17:50:00.010): last值异常地回退到22。 第三次查询 (17:50...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：JAVA 41 -
在Django和MySQL处理大数据量时，如何选择最合适的缓存策略？
优化Django+MySQL大数据应用的缓存策略 在Django与MySQL数据库结合的应用中，处理几十万到上百万条数据时，高效的缓存策略至关重要。本文将分析不同缓存方案，并推荐针对4核8G服务器环境下的最佳实践。 挑战与目标 项目环境：4核8G服务器，MySQL数据库，数据量几十万到百万级。目标：提升应用性能，减轻数据库负载。 我们将评估数据库缓存、文件缓存及其他方案的可行性。 缓存方案对比 MySQL数据库缓存: MySQL自带查询缓存，但在大数据量场景下，缓存命...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 41 -
Python 与 SQL 交互：SQLAlchemy ORM 高级用法
sqlalchemy orm 支持复杂查询和关系映射，提升了数据处理的灵活性和效率。1) 通过 join 和 filter 进行复杂查询，如查找特定邮箱的用户。2) 使用子查询处理高级操作，如查找拥有多个地址的用户。3) 提供调试技巧和性能优化建议，确保高效和安全的数据库操作。 引言 探索 Python 与 SQL 的交互一直是数据处理和应用开发中不可或缺的一环，而 SQLAlchemy ORM 作为其中的佼佼者，为我们提供了强大的工具来简化数据库操作。今天我们要深入探讨的...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：python 57 -
MySQL中IS TRUE和=True查询条件的区别是什么？
MySQL IS TRUE 与 = TRUE 查询条件差异详解 MySQL数据库在处理布尔值（BOOLEAN）时，IS TRUE 和 = TRUE 的查询结果可能存在差异。这主要源于MySQL对布尔值和数值的处理方式不同。 让我们通过一个例子来解释这种差异。 假设有一张名为 user 的表，其中包含一个名为 is_deleted 的字段，类型为 tinyint(1)。表数据如下： id name is_deleted 1 alice 0 2 bob 1...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：JAVA 24 -
后端开发中的分层架构如何正确划分业务逻辑和非业务逻辑？
后端分层架构：巧妙划分业务逻辑与非业务逻辑 后端开发中，分层架构（例如，Controller、Service、DAO三层）至关重要。虽然分层原则清晰，但在实践中，特别是Service层和DAO层间的界限，以及引入Manager层后的逻辑划分，常常令人困惑。本文将探讨如何有效区分业务逻辑和非业务逻辑。 业务逻辑与非业务逻辑的界定 业务逻辑直接关联业务需求，用户可感知；而非业务逻辑则为底层操作，与业务流程无关，例如数据库操作细节或密码加密。 以下是一些非业务逻辑示例： 数据...
作者：wufei123 日期：2025.04.06 分类：JAVA 34
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python怎么调用其他文件函数
在 python 中调用其他文件中的函数，有两种方式：1. 使用 import 语句导入模块，然后调用 [模块名].[函数名]()；2. 使用 from ... import 语句从模块导入特定函数，然后调用 [函数名]()。 如何在 Python 中调用其他文件中的函数 在 Python 中，您可以通过以下两种方式调用其他文件中的函数： 1. 使用 import 语句 优点：简单且易于使用。 缺点：会将整个模块导入到当前作用域中，可能会导致命名空间混乱。 步骤：...